Chef.fe d'équipe, Développement de logiciels (IA/ML)Medfar • Montreal, Québec, Canada

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Description du poste En tant que Team Lead, Développement logiciel (IA/ML), vous serez un membre clé de nos équipes de développement de produits et de plateforme. Vous participerez à l'architecture, la conception, la mise en œuvre et le déploiement de fonctionnalités alimentées par l'IA et de solutions ML/LLM qui soutiendraient les fonctionnalités logicielles développées par nos équipes de produits pour enrichir l'écosystème de produits offerts par MEDFAR, des produits qui visent à transformer l'environnement des soins de santé en offrant de nouvelles pratiques et innovations technologiques. Le candidat idéal possède une expérience dans le développement de solutions logicielles à grande échelle alimentées par l'IA/ML (y compris RAG et les flux de travail agentiques), des compétences en leadership et en communication, ainsi qu'un état d'esprit rigoureux et analytique avec une approche de résolution de problèmes axée sur les données et axée sur l'impact commercial et clinique mesurable. Responsabilités Leadership technique : Fournir un leadership technique et un mentorat à une équipe de développement logiciel hautement performante et axée sur l'IA/ML, en favorisant un environnement collaboratif, orienté vers l'apprentissage et innovant. Développer et appliquer les normes : Développer et appliquer les normes de qualité du code, de maintenabilité et de bonnes pratiques pour les systèmes et services d'IA/ML; assurer le respect des principes architecturaux, des normes MLOps et des conventions de codage dans les modèles, les pipelines de données et les API. Conception et développement de systèmes : Concevoir, développer et mettre en œuvre des solutions ML/LLM de bout en bout et les microservices/API qui alimentent les fonctionnalités d'IA, y compris les pipelines de données, l'ingénierie des fonctionnalités, l'entraînement/l'ajustement des modèles, l'évaluation, le déploiement et l'amélioration continue. Collaboration et communication : Collaborer efficacement avec des équipes multidisciplinaires, notamment les produits, les données, la sécurité et les opérations, et communiquer les décisions architecturales d'IA/ML, les concepts techniques, les compromis et les mises à jour des projets aux parties prenantes techniques et non techniques. Dépannage et résolution de problèmes : Identifier et résoudre les défis dans l'ensemble de la pile d'IA, notamment les problèmes de qualité des données, la dégradation des performances du modèle, les goulots d'étranglement de latence et d'évolutivité, et les problèmes de fiabilité du système. Mettre en œuvre des solutions efficaces pour assurer un fonctionnement optimal des modèles et des systèmes, y compris l'observabilité des modèles et des services, l'évaluation et la surveillance robustes, et l'itération continue et basée sur les données des fonctionnalités d'IA. Révision de code et assurance qualité : Effectuer des révisions approfondies du code et des expériences pour maintenir des normes élevées de qualité des logiciels et du ML; collaborer avec les équipes d'assurance qualité, de science des données et d'ingénierie pour définir et mettre en œuvre des stratégies de test automatisé, des cadres d'évaluation et des vérifications de sécurité/garde-fous pour les fonctionnalités alimentées par l'IA. Stratégie architecturale : Participer à l'élaboration et à l'exécution de la stratégie architecturale d'IA/ML et de plateforme, y compris RAG et les flux de travail agentiques, la gestion du cycle de vie des modèles et les approches de modèles hybrides (tiers ou auto-hébergés), garantissant l'alignement avec les objectifs commerciaux, les exigences de conformité et l'évolutivité à long terme. Documentation : Créer et maintenir une documentation technique complète, y compris les flux système et de données, les diagrammes d'architecture d'IA/ML, les fiches techniques, les directives d'évaluation et de sécurité, et les bonnes pratiques pour les développeurs et les parties prenantes. Qualifications Diplôme universitaire en informatique, génie, mathématiques ou un domaine technique connexe, ou expérience pratique équivalente. Plus de 10 ans d'expérience en développement logiciel, y compris plusieurs années à diriger des équipes de développement. Au moins 3 ans d'expérience pratique dans la conception, la construction et le déploiement de solutions d'IA/ML (y compris les systèmes basés sur les LLM) en production. Antécédents prouvés de livraison de fonctionnalités alimentées par l'IA avec un impact commercial mesurable, y compris la propriété du cycle de vie complet de la solution. Grande maîtrise de Python et au moins un langage de programmation supplémentaire (par exemple, C#, Go, Java ou TypeScript), avec des pratiques solides de conception logicielle, de test et d'IC/CD. Expérience pratique avec la génération augmentée par récupération (RAG), l'évaluation et l'observabilité des LLM, et la mise en œuvre de systèmes de sécurité/garde-fous. Expérience avec les pratiques MLOps modernes (suivi des expériences, registre des modèles, magasin de fonctionnalités, pipelines automatisés et stratégies de déploiement en production). Compréhension solide des systèmes distribués et de la conception des API, y compris l'observabilité (métriques, journaux, traces) et la pensée orientée vers les SLO/SLA. Maîtrise de l'ingénierie des données : SQL, modélisation des données, qualité des données et travail avec des pipelines batch et streaming; familiarité avec les embeddings et les magasins de vecteurs. Connaissance des meilleures pratiques en matière de sécurité et de confidentialité, y compris la gestion des données sensibles (par exemple, PHI/PII), le contrôle d'accès, le chiffrement et l'auditabilité. Capacité à travailler au sein d'une équipe multidisciplinaire, à encadrer les autres et à collaborer efficacement avec les parties prenantes techniques et non techniques. Fortes compétences en communication et sens des produits, avec la capacité de transformer les problèmes ambigus en une livraison itérative et axée sur les résultats. Capacité à communiquer couramment en français et en anglais. Serait un plus : Expérience dans les soins de santé ou d'autres environnements réglementés, et familiarité avec Azure et l'écosystème .NET. Informations complémentaires Rejoindre les rangs de MEDFAR, c’est travailler dans un environnement dynamique où la confiance, l’innovation, la qualité et le succès client guident nos journées. Chez MEDFAR, nous promouvons l’efficacité et l’excellence en santé en offrant le dossier médical électronique (DMÉ) le plus performant sur le marché. Culture entrepreneuriale; Généreuse couverture d'assurance collective; Horaire flexible (conciliation travail et vie personnelle); Semaine de congé à Noël offerte; Activités sociales et sportives; Environnement de travail dynamique et multiculturel; Notre bureau à Montréal (QC) est accessible en transport en commun et est à quelques pas des stations de métro Peel et Bonaventure; Avec nos bureaux situés à travers le monde, la maîtrise du français et l'anglais est nécessaire chez MEDFAR. En raison du besoin de communiquer avec des collègues et/ou des clients d'autres provinces ou pays, le bilinguisme nous permet de communiquer dans les deux langues tout en favorisant l'utilisation du français. Chez MEDFAR, nous valorisons la diversité, l’équité et l’inclusion au sein de notre équipe. Nous nous engageons à offrir un environnement de travail où chaque individu se sent respecté et soutenu, quelle que soit son origine, son identité ou ses capacités. Dans le cadre de notre engagement envers un processus de recrutement équitable et inclusif, nous offrons des mesures d’accommodement aux candidats qui en font la demande. En cas de besoin lors de votre entrevue, faites-le-nous savoir afin que nous puissions vous offrir une expérience adaptée. MEDFAR a souscrit volontairement à un programme d'accès à l'égalité en emploi ( PAÉE ). Les candidatures des femmes, des minorités visibles, des minorités ethniques, des personnes autochtones et des personnes handicapées sont encouragées. En postulant, nous vous invitons à remplir cette section qui nous permet de mettre en oeuvre notre Programme d’accès à l’égalité en emploi (PAÉÉ). L’auto-identification n’est pas obligatoire, mais peut vous permettre de bénéficier de mesures dans le cadre d’une embauche ou d’une promotion si vous possédez les compétences requises pour exercer l’emploi. Pour mieux comprendre le processus d'auto-identification, vous pouvez consulter ce guide .

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