Date limite pour postuler : 11 septembre, 2026 12h HE
Joignez-vous à l’équipe d’EDC !
À EDC, nous aidons les entreprises canadiennes à réussir à l’étranger. Nous leur offrons les outils financiers et l’expertise dont elles ont besoin pour explorer de nouveaux marchés et réduire les risques, dans un seul but : bâtir un Canada et un monde meilleurs grâce au commerce.
Poste : Ingénieur(e) en matière d’IA et d’apprentissage machine niveau 17 ou 18
Type d’emploi : Affectation permanente
Détails de la rémunération :-
Ingénieur(e) apprentissage machine 17 : Les salaires annuels varient généralement de 84 698 $ à 112 931 $, plus une rémunération au rendement, en fonction des qualifications et de l’expérience.
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Ingénieur(e) apprentissage machine 18 : Les salaires annuels varient généralement de 96 557 $ à 128 743 $, plus une rémunération au rendement, en fonction des qualifications et de l’expérience.
Lieu de travail:
- Exportation et développement Canada applique un modèle de travail hybride selon lequel les employés sont tenus de travailler au bureau deux jours par semaine. À compter de septembre 2026, cette exigence passera à trois jours par semaine. Cette transition sera mise en œuvre graduellement selon une approche progressive adaptée sur le lieu de travail des employés. (sous réserve de modifications).
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La personne choisie peut travailler à partir du siège social d’EDC à Ottawa ou à partir du Carrefour communautaire à Toronto, ou à Montréal.
- Une aide à la réinstallation est offerte aux candidats et candidates admissibles.
Candidats internes, veuillez consulter la page Service Now intitulée « Mouvements internes - ce que vous devez savoir ».
À propos d’EDC
À Exportation et développement Canada (EDC), nous aidons les entreprises canadiennes à réussir à l’étranger. En tant que société d’État à vocation financière, EDC propose des solutions financières innovantes et des conseils d’experts pour aider les entreprises à explorer de nouveaux marchés, à atténuer leurs risques et à se développer.
Pourquoi vous joindre à EDC?-
Gamme complète d’avantages sociaux : EDC offre un régime de rémunération et d’avantages sociaux concurrentiel, une bonne conciliation travail-vie personnelle et la chance de contribuer à bâtir un Canada et un monde meilleurs grâce au commerce.
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Conciliation travail-vie personnelle : EDC offre un régime concurrentiel en ce qui concerne la rémunération et la conciliation travail-vie personnelle : différentes options de travail hybride, trois à quatre semaines de vacances, une période de fermeture, des vendredis d’été raccourcis et les vendredis sans réunion.
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Perfectionnement professionnel : Profitez de nos occasions d’apprentissage continu, notamment des programmes de formation, des ateliers et de la formation linguistique.
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Culture inclusive : Intégrez un milieu de travail diversifié et inclusif qui lutte pour l’équité en matière d’emploi et valorise la diversité des idées, des forces et des origines pour favoriser la réussite.
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Programmes de bien-être : Nous offrons des initiatives de bien-être, de l’aide à la santé mentale et des programmes de conditionnement physique pour veiller à votre santé et à votre bonheur.
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Investissement dans la collectivité : Participez à des activités de bénévolat et donnez au suivant grâce à un éventail de programmes de responsabilité sociale.
Aperçu de l’équipe :
Dirigé par le chef des services informatiques, le Groupe des solutions numériques et technologiques a vu le jour en 2023 afin de donner à nos clients et à nos employés les outils nécessaires pour conquérir le monde en offrant de façon cohérente des services numériques fiables et sécurisés. Ses objectifs sont les suivants :
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Définir, instaurer et maintenir l’état cible en matière de technologie intégrée, le modèle de données cible et les activités technologiques nécessaires à la transformation opérationnelle d’EDC d’ici 2030.
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Créer et gérer la feuille de route numérique continue sur trois ans; ce document établit l’ordre d’obtention des résultats requis pour atteindre l’état cible en matière de technologie et en facilite la mise en œuvre dans tous les secteurs de l’organisation.
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Demeurer au fait des tendances sectorielles et des technologies émergentes pour qu’EDC dispose des outils numériques qui assureront sa pertinence sur le marché et lui permettront d’accroître la présence commerciale du Canada sur la scène internationale.
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Voir à la mise en œuvre intégrée des projets sur le plan du numérique, des données, des infrastructures et de la cybersécurité afin d’offrir une excellente expérience aux clients, aux utilisateurs et aux employés.
Pourquoi rejoindre le Centre d’adoption de l’IA?
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Contribuez à déployer l’IA de façon responsable à l’échelle d’EDC grâce à des solutions d’IA et d’apprentissage machine de qualité professionnelle.
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Travaillez sur des produits d’IA destinés à la production qui génèrent une réelle valeur d’affaires, et non sur des projets expérimentaux.
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Influencez la stratégie, la gouvernance et la mise en œuvre de l’IA au sein d’une société canadienne ayant une incidence économique concrète.
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Collaborez avec des experts métier, des scientifiques de données, des architectes et des équipes de plateformes pour faire passer les solutions d’IA de l’expérimentation à la production.
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Travaillez à l’intersection de l’ingénierie de l’IA et de l’apprentissage machine, des opérations de plateformes, des pratiques DevOps et de l’IA responsable.
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Si vous êtes sélectionné(e) au niveau 17, la personne choisie contribue à la conception, au déploiement et au soutien de solutions d’IA et d’apprentissage machine en production tout en travaillant aux côtés d’ingénieurs principaux et d’architectes. Ce poste offre une expérience concrète dans des environnements de production complexes et une trajectoire de croissance claire vers le niveau d’autonomie, de responsabilité et de leadership attendu au niveau 18.
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Si vous êtes sélectionné(e) au niveau 18, la personne choisie assume la responsabilité de bout en bout du cycle de vie des systèmes d’IA, de leur conception et déploiement jusqu’à leur gouvernance, leur évolutivité et leur optimisation continue. À titre d’ingénieure principale ou d’ingénieur principal, vous contribuerez à façonner les normes et pratiques d’IA d’EDC, à diriger la transition vers une approche axée sur les produits et à assurer la fiabilité, la sécurité et la conformité des systèmes d’IA en production.
Comment nous implantons l’IA à EDC?
À EDC, les solutions d’IA sont conçues et exploitées selon des pratiques d’ingénierie normalisées et rigoureusement appliquées afin d’assurer leur fiabilité, leur sécurité, leur évolutivité et leur conformité aux principes d’IA responsable. Les systèmes d’IA en production reposent sur des modèles de conception normalisés, des exigences strictes en matière d’observabilité et d’évaluation, des décisions d’architecture documentées, des mécanismes sécurisés de gestion des données et des processus structurés de gestion des versions et de mise en production des modèles et des requêtes. Les mêmes normes s’appliquent aux niveaux 17 et 18; la différence réside dans le degré d’autonomie, de responsabilité et d’influence attendu à chaque niveau.
Ce que vous ferez :-
Concevoir et maintenir des ressources d’apprentissage machine réutilisables, notamment des filières de caractéristiques, des composants partagés, des modèles de déploiement et des cadres d’évaluation, afin de renforcer la maturité de l’IA au sein d’EDC.
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Collaborer avec les scientifiques de données, les architectes et les équipes chargées des plateformes et de la sécurité afin de faire passer les modèles du stade de la recherche à celui de services de production évolutifs et fiables.
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Responsabilités supplémentaires - niveau 17
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Contribuer à la conception et au déploiement des solutions d’apprentissage machine et d’IA générative prêtes à la production, y compris des modèles d’inférence par lots, en temps réel et guidés par les événements, à l’aide des mêmes modèles professionnels de déploiements de base.
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Soutenir l’ensemble du cycle de vie des systèmes d’IA (opérations d’apprentissage machine, opérations relatives aux grands modèles de langage, opérations agentiques), y compris la gestion des versions, la surveillance, le repositionnement, la mise à l’échelle, la restauration et les décisions des ingénieurs principaux portant sur la mise hors service des modèles de production qui comportent des risques importants.
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Soutenir les applications d’IA générative (modèles basés sur la génération augmentée par récupération et modèles agentiques) à l’aide d’évaluations et de mécanismes de contrôle établis par les ingénieurs principaux, et contribuer à leur amélioration.
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Appliquer dès la conception des contrôles en matière de sécurité, de gouvernance et d’IA responsable qui soient conformes aux normes de la plateforme, aux exigences Protégé B, à la vérifiabilité et aux contrôles basés sur les risques établis par l’équipe.
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Contribuer aux filières avec pratiques d’intégration continue et de déploiement continue, à l’infrastructure en tant que code et à la mise en place d’environnements standardisés pour les phases d’essai, de préproduction et de production.
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Surveiller l’état des systèmes d’IA et diagnostiquer les problèmes, notamment de baisse des performances, de dérive des données et des modèles, et de coûts anormaux, et signaler les incidents en production et contribuer à leur résolution dans le respect des ENS définies.
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Concevoir des algorithmes d’apprentissage machine de base et contribuer au développement d’algorithmes plus complexes permettant de mettre en évidence des tendances dans des données structurées; collaborer avec les parties prenantes afin de s’assurer que les données sont recueillies conformément aux normes applicables aux modèles.
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Contribuer à la détection des défaillances et à la résolution initiale des problèmes complexes, en s’appuyant sur les méthodes de diagnostic établies par les ingénieurs principaux; élaborer plusieurs concepts et prototypes afin de soutenir le développement de nouveaux produits et services d’IA.
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Analyser des problèmes techniques précis et clairement définis afin de déterminer et d’évaluer la solution la plus appropriée.
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Responsabilités supplémentaires - niveau 18
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Concevoir et déployer des solutions d’apprentissage machine et d’IA générative prêtes à la production, y compris des modèles d’inférence par lots, en temps réel et guidés par les événements, à l’aide de modèles professionnels de déploiement de base, principalement dans la plateforme Databricks et dans l’écosystème infonuagique Azure.
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Gérer l’ensemble du cycle de vie des systèmes d’IA (opérations d’apprentissage machine, opérations relatives aux grands modèles de langage, opérations agentiques), y compris la gestion des versions, la surveillance, le repositionnement, la mise à l’échelle, la restauration et la mise hors service des modèles de production.
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Mettre en œuvre des applications d’IA générative (modèles basés sur la génération augmentée par récupération et modèles agentiques), en intégrant l’évaluation, les mécanismes de contrôle et la maîtrise des coûts comme principes de conception fondamentaux.
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Intégrer dès la conception des contrôles en matière de sécurité, de gouvernance et d’IA responsable en garantissant la conformité aux normes de la plateforme, aux exigences Protégé B, à la vérifiabilité et aux contrôles basés sur les risques.
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Automatiser le déploiement et l’exploitation de l’IA grâce à des filières avec pratiques d’intégration continue et de déploiement continu, à l’infrastructure en tant que code et à la mise en place d’environnements standardisés pour les phases d’essai, de préproduction et de production.
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Surveiller, diagnostiquer et corriger l’état de santé des systèmes d’IA, notamment en cas de baisse des performances, de dérive des données et des modèles, d’indicateurs d’anomalies, de coûts anormaux et d’incidents en production, dans le respect des ententes de niveau de service (ENS) définies.
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Concevoir et valider des modèles prédictifs, descriptifs et comportementaux directement liés aux indicateurs de rendement opérationnel, en collaborant avec les experts en la matière afin de transformer les analyses en recommandations exploitables, et non simplement en modèles déployés.
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Concevoir des algorithmes complexes permettant de mettre en évidence des tendances dans des données structurées au moyen de techniques d’apprentissage supervisé et non supervisé, et prendre en charge les activités de préparation des données en étroite collaboration avec les parties prenantes et les clients internes.
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Faire preuve d’un solide jugement d’ingénieur pour concilier les exigences de performance, d’évolutivité, de coûts, de sécurité et de gestion des risques dans le cadre de systèmes d’IA d’entreprise exploités à grande échelle.
Ce que nous cherchons:-
Diplôme universitaire en informatique, ingénierie, mathématiques, science des données ou dans une discipline technique connexe.
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Niveau 17:
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Au moins 5 années d’expérience dans des postes d’ingénierie en IA ou en apprentissage machine, impliquant la mise en place de systèmes de production dans des environnements professionnels.
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Au moins 5 années d’expérience dans la conception de plateformes de données à grande échelle, à l’appui de charges de travail par lots et en temps réel, ou participation à leur conception, principalement dans la plateforme Databricks et dans l’écosystème infonuagique Azure.
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Au moins 3 années d’expérience pratique dans la mise en place et l’exploitation de systèmes d’apprentissage machine ou d’IA en production, y compris la surveillance, le repositionnement et la gestion des incidents.
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Au moins 3 années d’expérience dans l’utilisation de plateformes infonuagiques, notamment en matière de déploiement, d’automatisation, de mise en réseau et de services de sécurité via l’écosystème infonuagique Azure, avec un accent sur les opérations de données dans Databricks.
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Au moins 3 années d’expérience dans la mise en œuvre de filières avec pratiques d’intégration continue et de déploiement continue et d’infrastructures en tant que code pour des charges de travail liées à l’apprentissage machine et à l’IA.
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Au moins 3 années d’expérience dans le développement de codes prêts à la production à l’aide de Python et de langages centrés sur les données (p. ex., application du langage de requête structuré, Java, Scala).
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Au moins 3 années d’expérience dans des environnements de gestion formelle des services informatiques et de mise en œuvre agile, notamment dans la gestion des incidents et des changements ainsi que dans la mise en œuvre interfonctionnelle.
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Au moins 1 année d’expérience pratique dans le domaine de l’IA générative ou avec les concepts liés aux opérations d’apprentissage machine, notamment les grands modèles de langage, les architectures basées sur la génération augmentée par récupération ou les modèles agentiques ou de flux de travail, dans un environnement de production.
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Niveau 18:
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Au moins 7 années d’expérience dans des postes d’ingénierie en IA ou en apprentissage machine, impliquant la mise en place de systèmes de production dans des environnements professionnels.
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Au moins 7 années d’expérience dans la conception de plateformes de données à grande échelle, à l’appui de charges de travail par lots et en temps réel, ou participation à leur conception, principalement dans la plateforme Databricks et dans l’écosystème infonuagique Azure.
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Au moins 7 années d’expérience pratique dans la mise en place et l’exploitation de systèmes d’apprentissage machine ou d’IA en production, y compris la surveillance, le repositionnement et la gestion des incidents.
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Au moins 7 années d’expérience dans l’utilisation de plateformes infonuagiques, notamment en matière de déploiement, d’automatisation, de mise en réseau et de services de sécurité via l’écosystème infonuagique Azure, avec un accent sur les opérations de données dans Databricks.
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Au moins 7 années d’expérience dans la mise en œuvre de filières avec pratiques d’intégration continue et de déploiement continue et d’infrastructures en tant que code pour des charges de travail liées à l’apprentissage machine et à l’IA.
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Au moins 5 années d’expérience dans le développement de codes prêts à la production à l’aide de Python et de langages centrés sur les données (p. ex., application du langage de requête structuré, Java, Scala).
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Au moins 7 années d’expérience dans des environnements de gestion formelle des services informatiques et de mise en œuvre agile, notamment dans la gestion des incidents et des changements ainsi que dans la mise en œuvre interfonctionnelle.
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Au moins 3 années d’expérience pratique dans le domaine de l’IA générative ou avec les concepts liés aux opérations d’apprentissage machine, notamment les grands modèles de langage, les architectures basées sur la génération augmentée par récupération ou les modèles agentiques ou de flux de travail, dans un environnement de production.
Ce qui vous distinguera :-
Expérience dans le déploiement de charges de travail d’IA conteneurisées et dans l’exploitation d’infrastructures infonuagiques évolutives.
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Capacité avérée à collaborer au sein d’équipes pluridisciplinaires, à communiquer clairement des concepts techniques complexes et à travailler efficacement dans des environnements techniques complexes.
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Connaissance des cadres de référence du secteur en matière de sécurité, de gouvernance et de gestion des risques liés à l’IA, et de leur mise en œuvre, y compris les concepts arrimés au cadre de sécurité d’IA de Databricks et les normes et recommandations reconnues, notamment :
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MITRE ATLAS (paysage de menace d’IA) et MITRE ATT&CK;
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OWASP LLM Top 10 (2025) et OWASP ML Top 10 (v0.3);
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ISO/IEC 42001:2023 (Systèmes de gestion de l’IA), ISO/IEC 27001:2022 (Sécurité de l’information);
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Publication spéciale 800-53 Rev. 5 du NIST, HITRUST, renforcement de la sécurité des algorithmes d’apprentissage machine de ENISA, et la loi européenne sur l’intelligence artificielle;
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Norme CAN/DGSI 101:2025 (Conception et utilisation éthiques de l’intelligence artificielle par les petites et moyennes organisations).
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Maîtrise des deux langues officielles du Canada (anglais et français).
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Niveau 17:
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Diplôme dans un domaine comportant une forte composante analytique ou technique, p. ex., une spécialisation en apprentissage automatique, en statistique ou en IA appliquée dans le cadre d’un programme plus large en informatique ou en génie.
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Certifications professionnelles pertinentes au niveau d’associé, comme ingénieur de données Databricks associé, ingénieur d’IA générative Databricks associé, ingénieur Microsoft Azure AI associé, expert ingénieur DevOps Azure ou certifications Agile (p. ex., DASM).
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Connaissance pratique des plateformes d’IA et d’apprentissage machine Databricks ou Azure AI Foundry, y compris les flux de travail de développement basés sur un dépôt Git.
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Contribution à la mise en œuvre de solutions d’IA générative prêtes, ou quasiment prêtes, à la production dans Databricks et Azure, notamment des modèles basés sur la génération augmentée par récupération ou des modèles agentiques.
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Connaissance des outils d’évaluation de modèles et de grands modèles de langage, de télésurveillance et de boucles de rétroaction servant à garantir la sécurité et la fiabilité des opérations d’IA.
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Niveau 18:
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Formation supérieure, comme une maîtrise en IA, en science des données, en informatique, en ingénierie ou dans un domaine étroitement lié.
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Certifications professionnelles pertinentes, comme ingénieur de données Databricks, ingénieur d’IA générative Databricks, ingénieur Microsoft Azure AI, architecte de solutions Microsoft Azure, expert ingénieur DevOps Azure, ingénieur sécurité Azure, sécurité infonuagique (p. ex., professionnel certifié de la sécurité infonuagique) ou certifications Agile (p. ex., DASM).
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Expérience pratique des plateformes d’IA et d’apprentissage machine Databricks et Azure AI Foundry, y compris la gestion du cycle de vie des modèles et les flux de travail de développement basés sur un dépôt Git.
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Expérience avérée dans la mise en œuvre de solutions d’IA générative prêtes à la production dans Databricks et Azure, notamment des modèles basés sur la génération augmentée par récupération ou des modèles agentiques, avec évaluation et mécanismes de contrôle intégrés.
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Expérience dans la mise en œuvre de processus d’évaluation de modèles et de grands modèles de langage, de télésurveillance et de boucles de rétroaction afin de garantir la sécurité et la fiabilité des opérations d’IA sur les plateformes : Databricks et Azure.
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Expérience dans la collaboration avec des fournisseurs externes dans le cadre de services gérés ou de projets professionnels.
Admissibilité :
Éligibilité: EDC s'engage à respecter des pratiques d'emploi équitables et la préférence sera accordée aux candidats qui sont en mesure de travailler légalement au Canada au moment de la présentation de leur candidature (citoyens canadiens ou résidents permanents). Les candidats doivent satisfaire aux exigences de sécurité du gouvernement. Pour obtenir de plus amples renseignements, veuillez consulter la section 2.1 de la Norme d’acquisition des talents, accessible sur LINK sous l’onglet Ressources, dans la section Politiques et procédures. Le poste est ouvert aux personnes qui répondent à toutes les exigences essentielles énoncées ci-dessus et dont la candidature est reçue avant la date limite.
Le poste est ouvert aux personnes qui répondent à toutes les conditions essentielles énoncées ci-dessus et qui soumettent leur demande avant la date de clôture. Vous voulez changer les choses? Saisissez l’occasion d’intégrer une équipe dynamique en pleine croissance et de laisser votre marque dans notre organisation, le domaine du financement du développement et le monde.
Postulez dès aujourd’hui!
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Engagement d’EDC envers l’équité en matière d’emploi
Exportation et développement Canada (EDC) s’engage à favoriser l’équité en matière d’emploi et à constituer une main-d’œuvre diversifiée. Elle s’engage à créer un environnement sûr et inclusif qui respecte les personnes de toutes les origines, aptitudes et compétences. EDC favorise une culture d’inclusion et d’appartenance où chaque personne a des chances égales de se perfectionner, de se développer, de réussir et de réaliser son plein potentiel.
Votre candidature doit démontrer clairement que vous répondez à toutes les exigences. Nous remercions tous les candidats de l'intérêt qu'ils portent à une carrière à EDC. Toutefois, seules les personnes sélectionnées pour un entretien seront contactées. Veuillez noter que les candidats qualifiés peuvent être pris en considération pour des postes similaires à ce niveau au sein d'EDC.
EDC reconnaît que le fait de divulguer la nécessité de prévoir des mesures d’adaptation peut être une question personnelle. Sachez qu’en tant qu’organisation, nous nous engageons à respecter la confidentialité et à veiller à ce que toutes les mesures d’adaptation fournies soient adaptées à vos besoins. Notre objectif est de vous garantir une expérience positive et satisfaisante tout au long du processus de recrutement. N’hésitez donc pas à nous contacter directement pour toute demande d’adaptation à l’adresse [email protected]. Nous sommes là pour vous aider à chaque étape du processus.
Énoncé de confidentialité
En postulant à cet emploi, vous reconnaissez avoir lu et compris l'Énoncé de confidentialité d’EDC pour les candidats à l’emploi, qui décrit comment nous recueillons, utilisons, conservons et protégeons les renseignements personnels pendant le processus de recrutement, ainsi que vos droits d’accès et de rectification.
