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Principales responsabilités
Conception de l'expérience des développeurs et développeuses : Identifier de manière proactive les points faibles dans le parcours des développeurs et développeuses et concevoir des solutions pour rationaliser les flux de travail, réduire les frictions et améliorer la productivité pour les ingénieurs et ingénieures en IA/AA.
Optimisation des pipelines CI/CD : Concevoir et mettre en œuvre des pipelines CI/CD optimisés par l'IA qui automatisent et accélèrent les processus de construction, de test et de déploiement. Se concentrer sur la prédiction et l'atténuation des problèmes potentiels afin de réduire l'intervention manuelle et d'accélérer les cycles de publication.
Assurance qualité du code : Intégrer des outils basés sur l'IA pour automatiser les révisions de code, identifier les erreurs, les vulnérabilités et les incohérences de style, améliorant ainsi la qualité globale du code et l'efficacité des développeurs et développeuses.
Surveillance et atténuation de la sécurité : Mettre en œuvre des systèmes basés sur l'IA pour une surveillance continue de la sécurité, permettant une détection proactive des menaces et une atténuation des vulnérabilités grâce à une analyse avancée des modèles.
Évaluation et sélection des puissance de l’IA : Évaluer et recommander de nouvelles puissance de l’IA et des outils qui peuvent améliorer considérablement l'expérience des développeurs et développeuses et l'efficacité opérationnelle pour les équipes d'IA/AA.
Définition des meilleures pratiques et de la gouvernance : Collaborer avec l'équipe Plateforme pour établir des normes organisationnelles, des politiques de sécurité et des cadres de gouvernance pour le développement et les opérations d'IA/AA.
Favoriser l'adoption : Développer et exécuter des stratégies et des initiatives pour assurer l'adoption généralisée des meilleures pratiques MLOps et des capacités d'activation de l'IA au sein de toutes les équipes d'ingénierie.
Mentorat et leadership : Guider et encadrer les ingénieurs et ingénieures intermédiaires, et fournir des consultations d'experts aux équipes de développement sur les défis MLOps complexes, favorisant une culture d'excellence.
Qualifications essentielles
Vision stratégique et architecture : Capacité à définir et à articuler une vision à long terme pour l'expérience des développeurs et développeuses en IA/AA et à concevoir des solutions robustes et évolutives.
Expertise MLOps : Compréhension approfondie du cycle de vie complet de l'apprentissage automatique, y compris la gestion des données, le développement de modèles, la formation, le déploiement, la surveillance et la gouvernance.
CI/CD et automatisation : Capacité avérée à concevoir, mettre en œuvre et optimiser des pipelines CI/CD sophistiqués spécifiquement pour les charges de travail IA/AA, tirant parti de l'automatisation pour améliorer l'efficacité et la fiabilité.
Maîtrise de l'infonuagique et des infrastructures : Expérience avec les principales plateformes infonuagiques (AWS, GCP) et les services associés pertinents pour le développement et le déploiement d'IA/AA, y compris la conteneurisation (Docker, Kubernetes) et l'infrastructure en tant que code (Terraform, Ansible).
Outils IA/AA : Familiarité avec un large éventail de cadres, bibliothèques, plateformes et outils IA/AA (par exemple, TensorFlow, PyTorch, MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI).
Mentalité axée sur la sécurité : Expertise dans l'intégration des meilleures pratiques de sécurité tout au long du cycle de vie de développement et de déploiement d'IA/AA, y compris la détection des menaces et la gestion des vulnérabilités.
Compétences en résolution de problèmes et en analyse : Excellente capacité à diagnostiquer des défis techniques complexes, à identifier les causes profondes et à développer des solutions efficaces et innovantes.
Leadership technique et mentorat : Capacité démontrée à diriger des initiatives techniques, à guider les ingénieurs et ingénieures juniors et à fournir des consultations d'experts aux équipes interfonctionnelles.
Communication et collaboration : Solides compétences interpersonnelles et en communication, avec la capacité de collaborer efficacement avec les équipes d'ingénierie, les équipes de plateforme et les parties prenantes, et de favoriser l'adoption de nouvelles pratiques et technologies.
Apprentissage continu : Une approche proactive pour rester informé du paysage en évolution rapide des technologies d'IA, d'AA, DevOps et infonuagiques.
Qualifications souhaitées
Baccalauréat ou maîtrise en informatique, en ingénierie, en science des données ou dans un domaine technique connexe.
Minimum de 7 à 10 ans d'expérience dans des rôles DevOps, d'ingénierie de la fiabilité des sites (SRE) ou d'ingénierie logicielle.
Au moins 3 à 5 ans d'expérience directe dans la mise en œuvre et la gestion des pratiques MLOps et des infrastructures pour les projets d'IA/AA.
Expérience avérée dans la conception et l'architecture de pipelines CI/CD évolutifs pour des applications complexes, de préférence incluant des modèles d'AA.
Expérience pratique avec des plateformes d'orchestration de conteneurs comme Kubernetes.
Expérience avec les outils d'infrastructure en tant que code (par exemple, Terraform, CloudFormation).
Expérience dans l'évaluation, la sélection et l'intégration de nouveaux outils et technologies pour améliorer les flux de travail des développeurs et développeuses.
Expérience dans la définition et l'application de normes techniques, de politiques et de cadres de gouvernance.
Expérience dans le mentorat d'ingénieurs et ingénieures et la direction de discussions techniques.
Solides compétences en programmation, en particulier en Python.
Familiarité avec les solutions de surveillance et de journalisation (par exemple, Prometheus, Grafana, ELK Stack).
Connaissance des meilleures pratiques de sécurité dans les environnements infonuagiques et DevOps.
Compréhension des concepts et des flux de travail d'IA/AA.
Job Info:
Company: Bell
Position: Architecte senior en développement et opérations d'intelligence artificielle
Work Location: Ajax
Country: CA
How to Submit an Application:
After reading and understanding the criteria and minimum qualification requirements explained in the job information Architecte senior en développement et opérations d'intelligence artificielle at the office Ajax above, immediately complete the job application files such as a job application letter, CV, photocopy of diploma, transcript, and other supplements as explained above. Submit via the Next Page link below.
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