Description

Vous souhaitez aider les plus grandes entreprises mondiales à tirer une valeur commerciale de l’adoption de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (AA)? L’utilisation de quantités massives de données disparates pour développer des modèles d’AA vous passionne? Vous souhaitez apprendre à appliquer l’AA à un large éventail de cas d’utilisation en entreprise? Vous êtes ravi à l’idée de faire partie d’Amazon qui, depuis des décennies, fait œuvre de pionnier et façonne la technologie mondiale de l’IA/AA?

Chez Amazon Web Services (AWS), nous aidons les grandes entreprises à créer des modèles d’AA sur le Nuage AWS. Nous appliquons la technologie prédictive à de grands volumes de données et à un large éventail de problèmes. Les services professionnels AWS collaborent avec les clients AWS pour répondre aux besoins de leur entreprise à l’aide de solutions d’IA.

Les services professionnels AWS constituent une équipe de consultants unique en son genre. Nous sommes fiers d’être obsédés par le client et de nous concentrer sur la mise en œuvre de l’IA chez nos clients. Si vous avez de l’expérience dans le domaine de l’IA, y compris dans la création de modèles d’AA, nous aimerions vous compter parmi notre équipe. Vous travaillerez au sein d’une entreprise innovante, avec des coéquipiers remarquables, et vous prendrez beaucoup de plaisir à aider nos clients. Le candidat retenu sera une personne qui aime plonger dans les données, faire des analyses, découvrir les causes profondes et concevoir des solutions à long terme.

Want to help the largest global enterprises derive business value through the adoption of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML)? Excited by using massive amounts of disparate data to develop ML models? Eager to learn to apply ML to a diverse array of enterprise use cases? Thrilled to be a part of Amazon who has been pioneering and shaping the world’s AI/ML technology for decades?

At Amazon Web Services (AWS), we are helping large enterprises build ML models on the AWS Cloud. We are applying predictive technology to large volumes of data and against a wide spectrum of problems. AWS Professional Services works together with AWS customers to address their business needs using AI solutions.

AWS Professional Services is a unique consulting team. We pride ourselves on being customer obsessed and highly focused on the AI enablement of our customers. If you have experience with AI, including building ML models, we’d like to have you join our team. You will get to work with an innovative company, with great teammates, and have a lot of fun helping our customers. A successful candidate will be a person who enjoys diving deep into data, doing analysis, discovering root causes, and designing long-term solutions.

Key job responsibilities

• Mettre en œuvre des projets d’apprentissage automatique (AA/IA) complets : compréhension des besoins de l’entreprise, préparation des données, développement de modèles, déploiement et surveillance.

• Concevoir des solutions et des opérations d’AA évolutives (MLOps) à l’aide des services AWS. Tirer parti des solutions d’IA générative, le cas échéant.

• Créer et évaluer des modèles prédictifs afin de fournir des informations exploitables à des fins de prévision, d’optimisation des ressources et d’analyse des tendances de la clientèle.

• Collaborer avec des équipes interfonctionnelles (DevOps, ingénierie des données, IdO, calcul haute performance) pour préparer, analyser et rendre opérationnels les données et les modèles.

• Agir en tant que conseiller de confiance auprès des clients sur les solutions d’IA et d’AA et les architectures infonuagiques.

• Accompagner et encadrer les débutants afin de favoriser leur développement professionnel.

• Élaborer du contenu technique, tel que des livres blancs et des articles de blog, afin de partager les meilleures pratiques.

• Veiller à ce que les solutions répondent aux normes de l’industrie et aider les clients à faire progresser leurs stratégies d’adoption de l’IA, de l’AA et du nuage.

Il s’agit d’un poste en contact avec la clientèle, avec des déplacements possibles sur les sites des clients, le cas échéant.

• Implement end-to-end machine learning (ML/AI) projects, from understanding business needs to data preparation, model development, deployment and monitoring.

• Design scalable ML solutions and operations (MLOps) using AWS services. Leverage Generative AI solutions when applicable.

• Build and evaluate predictive models to provide actionable insights for forecasting, resource optimization, and customer trends.

• Collaborate with cross-functional teams (DevOps, Data Engineering, IoT, HPC) to prepare, analyze, and operationalize data and models.

• Serve as a trusted advisor to customers on AI/ML solutions and cloud architectures

• Coach and mentor junior individuals to support their professional growth.

• Develop technical content, such as white papers and blog posts, to share best practices.

• Ensure solutions meet industry standards and support customers in advancing their AI/ML and cloud adoption strategies.

This is a customer-facing role with potential travel to customer sites as needed.

About the team

À propos d’AWS

Des expériences diverses

AWS accorde une grande importance à la diversité des expériences. Même si vous ne répondez pas à toutes les qualifications et compétences énumérées dans la description du poste, nous vous encourageons à postuler. Si vous êtes en début de carrière, si vous n’avez pas suivi un parcours traditionnel ou si vous avez des expériences alternatives, cela ne doit pas vous empêcher de postuler.

Pourquoi AWS?

Amazon Web Services (AWS) est la plateforme infonuagique la plus complète et la plus répandue dans le monde. Nous avons été les pionniers de l’informatique infonuagique et n’avons jamais cessé d’innover. C’est pourquoi nos clients, des jeunes pousses les plus prospères jusqu’aux entreprises du Fortune 500, font confiance à notre gamme de produits et de services pour faire progresser leurs entreprises.

Une culture d’équipe inclusive

Chez AWS, c’est dans notre nature d’apprendre et d’être curieux. Nos groupes d’affinités dirigés par nos employés favorisent une culture d’inclusion qui nous permet d’être fiers de nos différences. Des événements et des expériences d’apprentissage en continu, notamment les conférences sur la race et l’ethnicité (CORE) et AmazeCon (diversité des genres), nous incitent à ne jamais cesser de valoriser nos différences.

Mentorat et développement de carrière

Nous élevons continuellement la barre de notre performance, car nous nous efforçons de devenir le meilleur employeur de la planète. C’est ainsi que vous trouverez une infinité de ressources de partage de connaissances, de mentorat et d’autres ressources de développement de carrière pour vous aider à devenir un professionnel plus complet.

Équilibre entre vie professionnelle et vie privée

Nous accordons une grande importance à l’équilibre entre la vie professionnelle et la vie privée. La réussite professionnelle ne doit jamais croître au détriment de la vie personnelle. C’est donc pour cela que la flexibilité d’horaires et de conditions de travail fait partie de notre culture. Lorsque nous nous sentons soutenus au travail comme à la maison, il n’y a rien que nous ne puissions accomplir dans l’environnement de l’infonuagique.

Diverse Experiences

AWS values diverse experiences. Even if you do not meet all of the qualifications and skills listed in the job description, we encourage candidates to apply. If your career is just starting, hasn’t followed a traditional path, or includes alternative experiences, don’t let it stop you from applying.

Why AWS?

Amazon Web Services (AWS) is the world’s most comprehensive and broadly adopted cloud platform. We pioneered cloud computing and never stopped innovating — that’s why customers from the most successful startups to Global 500 companies trust our robust suite of products and services to power their businesses.

Inclusive Team Culture

Here at AWS, it’s in our nature to learn and be curious. Our employee-led affinity groups foster a culture of inclusion that empower us to be proud of our differences. Ongoing events and learning experiences, including our Conversations on Race and Ethnicity (CORE) and AmazeCon (gender diversity) conferences, inspire us to never stop embracing our uniqueness.

Mentorship & Career Growth

We’re continuously raising our performance bar as we strive to become Earth’s Best Employer. That’s why you’ll find endless knowledge-sharing, mentorship and other career-advancing resources here to help you develop into a better-rounded professional.

Work/Life Balance

We value work-life harmony. Achieving success at work should never come at the expense of sacrifices at home, which is why flexible work hours and arrangements are part of our culture. When we feel supported in the workplace and at home, there’s nothing we can’t achieve in the cloud.

Basic Qualifications

• Baccalauréat ou expérience équivalente dans un domaine quantitatif (p. ex. informatique, statistiques, mathématiques) ou expérience équivalente. Bonne connaissance des méthodes statistiques.

• Plus de 5 ans d’expérience en modélisation prédictive, en traitement du langage naturel et en apprentissage profond, avec une expérience démontrée dans la création et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique.

• Plus de 5 ans d’expérience en Python ou R, à l’aide de bibliothèques et d’outils modernes d’apprentissage automatique tels que scikit-learn, TensorFlow et PyTorch.

• Plus de 2 ans d’expérience dans les services infonuagiques liés à l’apprentissage automatique (p. ex. SageMaker)

• Maîtrise du français et de l'anglais si vous êtes basé à Montréal

• Puisque ce rôle nécessite que l’employé interagisse avec d’autres entités d’Amazon à l’échelle mondiale ainsi qu’avec des employés et intervenants dans d’autres provinces canadiennes, la connaissance du français et de l’anglais est exigée pour ce poste si vous êtes basé à Montréal

• Bachelor’s degree or equivalent experience in a quantitative field (e.g., Computer Science, Statistics, Mathematics). Strong understanding of statistical methods.

• 5+ years in predictive modeling, natural language processing, and deep learning, with a proven track record of building and deploying machine learning models.

• 5+ years of experience in Python or R, using modern machine learning libraries and tools such as scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.

• 2+ years of experience with cloud services related to machine learning (e.g., SageMaker)

• Fluent in French and English if based in Montreal

• Due to the nature of the role that requires interaction with other Amazon entities globally and with Amazon employees and stakeholders in other provinces in Canada, bilingualism French and English is required for this position if based in Montreal

Preferred Qualifications

• Maîtrise ou doctorat dans un domaine hautement quantitatif (p. ex. informatique, recherche opérationnelle, mathématiques).

• Expérience dans un rôle axé sur le client, idéalement dans le domaine du conseil, de la direction d’engagements techniques et de la traduction d’exigences commerciales en solutions de données évolutives.

• Expérience de la création d’applications à l’aide d’outils et de technologies d’IA générative (LLM, bases de données vectorielles, orchestrateurs tels que LangChain, ingénierie de requête).

• Expérience de l’utilisation de cadres de visualisation de données et d’outils de création de rapports (p. ex. Quicksight, Tableau, PowerBI).

• Expérience de l’utilisation de processeurs graphiques pour le développement de modèles.

• Publications ou présentations dans des revues ou des conférences d’AA reconnues.

• Expérience dans le développement d’infrastructures en tant que code (p. ex. CloudFormation, CDK, Terraform).

• Master’s degree or PhD in a highly quantitative field (e.g., Computer Science, Operational Research, Mathematics).

• Experience in a customer-facing role, ideally in consulting, leading technical engagements, and translating business requirements into scalable data solutions.

• Experience building applications using Generative AI tools and technologies (LLMs, Vector Stores, Orchestrators such as LangChain, Prompt Engineering)

• Experience using data visualization frameworks and reporting tools (e.g. Quicksight, Tableau, PowerBI)

• Experience leveraging GPUs for model development.

• Record of publications or presentations in recognized ML journals or conferences.

• Experience developing Infrastructure as Code (e.g., CloudFormation, CDK, Terraform)

Amazon is committed to a diverse and inclusive workplace. Amazon is an equal opportunity employer and does not discriminate on the basis of race, national origin, gender, gender identity, sexual orientation, disability, age, or other legally protected status. If you would like to request an accommodation, please notify your Recruiter.

Amazon s’engage à créer un milieu de travail diversifié et inclusif. Amazon est un employeur qui offre à tous les mêmes opportunités et ne fait pas de discrimination fondée sur la race, l’origine nationale, le sexe, l’identité sexuelle, l’orientation sexuelle, le statut d’ancien combattant protégé, le handicap, l’âge ou autres statuts protégés par la loi. Les personnes handicapées qui souhaitent présenter une demande d’accommodement, sont invitées à aviser leur recruteur.

The base salary for this position ranges from $109,100/year up to $182,200/year. Salary is based on a number of factors and may vary depending on job-related knowledge, skills, and experience. Amazon is a total compensation company. Dependent on the position offered, equity, sign-on payments, and other forms of compensation may be provided as part of a total compensation package, in addition to a full range of medical, financial, and/or other benefits. Applicants should apply via our internal or external career site.