Êtes-vous enthousiaste à l’idée de créer des solutions logicielles autour de grands systèmes complexes d’apprentissage automatique (AA) et d’intelligence artificielle (IA) ? Souhaitez-vous aider les plus grandes entreprises mondiales à tirer une valeur commerciale de l’adoption et de l’automatisation de l’IA générative (GenIA) ? Êtes-vous motivé à utiliser d’énormes volumes de données hétérogènes pour développer des modèles d’IA/AA ? Avez-vous envie d’apprendre à appliquer l’IA/AA à une grande diversité de cas d’usage en entreprise ? Êtes-vous enthousiaste à l’idée de jouer un rôle clé chez Amazon, une entreprise qui investit dans l’apprentissage automatique depuis des décennies et qui façonne la technologie mondiale de l’IA ?

L’équipe Professional Services (ProServe) d’Amazon Web Services recherche un(e) ingénieur(e) en apprentissage automatique (ML Engineer) talentueux(se) pour rejoindre notre équipe en tant que Consultant(e) Delivery chez Amazon Web Services (AWS). Dans ce rôle, vous travaillerez en étroite collaboration avec les clients pour concevoir, mettre en œuvre et gérer des solutions d’IA/AA et de GenIA sur AWS, répondant à leurs exigences techniques et à leurs objectifs métiers. Vous serez un acteur clé de la réussite des clients dans leur parcours vers le cloud, en leur apportant une expertise technique et les meilleures pratiques tout au long du cycle de vie des projets d’AA.

Doté(e) d’une connaissance approfondie des produits et services AWS, en tant que Consultant(e) Delivery, vous serez capable d’architecturer des solutions d’IA/AA et de GenIA complexes, évolutives et sécurisées, adaptées aux besoins spécifiques de chaque client. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les prenantes pour recueillir les besoins, évaluer l’infrastructure existante et proposer des stratégies de migration efficaces vers AWS. En tant que conseiller(ère) de confiance auprès de nos clients, vous fournirez des recommandations sur les tendances du secteur, les technologies émergentes et les solutions innovantes. Vous serez responsable de la conduite du processus de mise en œuvre, en veillant au respect des meilleures pratiques, à l’optimisation des performances et à la gestion des risques tout au long du projet.

L’organisation Professional Services d’AWS est une équipe mondiale d’experts qui aide les clients à atteindre les résultats métiers souhaités grâce à l’utilisation du cloud AWS. Nous collaborons avec les équipes des clients et le réseau de partenaires AWS (APN) pour mener à bien des initiatives de cloud computing à l’échelle de l’entreprise. Notre équipe propose un ensemble d’offres permettant aux clients d’atteindre des objectifs précis liés à l’adoption du cloud en entreprise. Nous délivrons également des conseils spécialisés à travers nos pratiques globales, qui couvrent une grande variété de solutions, de technologies et de secteurs d’activité

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Are you excited about building software solutions around large, complex Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) systems? Want to help the largest global enterprises derive business value through the adoption and automation of Generative AI (GenAI)? Excited by using massive amounts of disparate data to develop AI/ML models? Eager to learn to apply AI/ML to a diverse array of enterprise use? Thrilled to be a key part of Amazon, who has been investing in Machine Learning for decades - pioneering and shaping the world’s AI technology?
The Amazon Web Services Professional Services (ProServe) team is seeking a skilled ML Engineer to join our team as a Delivery Consultant at Amazon Web Services (AWS). In this role, you'll work closely with customers to design, implement, and manage AWS AI/ML and GenAI solutions that meet their technical requirements and business objectives. You'll be a key player in driving customer success through their cloud journey, providing technical expertise and best practices throughout the ML project lifecycle.
Possessing a deep understanding of AWS products and services, as a Delivery Consultant you will be proficient in architecting complex, scalable, and secure AI/ML and GenAI solutions tailored to meet the specific needs of each customer. You’ll work closely with stakeholders to gather requirements, assess current infrastructure, and propose effective migration strategies to AWS. As trusted advisors to our customers, providing guidance on industry trends, emerging technologies, and innovative solutions, you will be responsible for leading the implementation process, ensuring adherence to best practices, optimizing performance, and managing risks throughout the project.
The AWS Professional Services organization is a global team of experts that help customers realize their desired business outcomes when using the AWS Cloud. We work together with customer teams and the AWS Partner Network (APN) to execute enterprise cloud computing initiatives. Our team provides assistance through a collection of offerings which help customers achieve specific outcomes related to enterprise cloud adoption. We also deliver focused guidance through our global specialty practices, which cover a variety of solutions, technologies, and industries.

Key job responsibilities
En tant que professionnel(le) expérimenté(e) des technologies, vous serez responsable des missions suivantes :
1) Mise en œuvre de projets IA/AA et GenIA de bout en bout : comprendre les besoins métiers, préparer les données, développer des modèles, déployer et surveiller les solutions.
2) Conception et implémentation de pipelines d'apprentissage automatique prenant en charge des charges de travail ML haute performance, fiables, évolutives et sécurisées.
3) Architecture de solutions ML évolutives et d'opérations ML (MLOps) via les services AWS, en utilisant des solutions GenIA lorsque pertinent.
4) Collaboration avec des équipes transverses (Science appliquée, DevOps, Ingénierie des données, Infrastructure cloud, Applications) pour préparer, analyser et opérationnaliser données et modèles IA/AA.
5) Conseil stratégique aux clients sur les architectures cloud et solutions IA/AA/GenIA en tant qu'expert de confiance.
6) Partage des connaissances et bonnes pratiques au sein de l'organisation via mentorat, formations, publications et création d'artefacts réutilisables.
7) Garantie de conformité aux normes de l'industrie et accompagnement des clients dans l'avancement de leurs stratégies IA/AA, GenIA et cloud.

Ce rôle implique un contact direct avec les clients et peut nécessiter des déplacements occasionnels sur leurs sites selon les besoins.

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As an experienced technology professional, you will be responsible for:
1. Implementing end-to-end AI/ML and GenAI projects, from understanding business needs to data preparation, model development, deployment and monitoring.
2. Designing and implementing machine learning pipelines that support high-performance, reliable, scalable, and secure ML workloads.
3. Designing scalable ML solutions and operations (MLOps) using AWS services and leveraging GenAI solutions when applicable.
4. Collaborating with cross-functional teams (Applied Science, DevOps, Data Engineering, Cloud Infrastructure, Applications) to prepare, analyze, and operationalize data and AI/ML models.
5. Serving as a trusted advisor to customers on AI/ML and GenAI solutions and cloud architectures
6. Sharing knowledge and best practices within the organization through mentoring, training, publication, and creating reusable artifacts.
7. Ensuring solutions meet industry standards and supporting customers in advancing their AI/ML, GenAI, and cloud adoption strategies.
This is a customer-facing role with potential travel to customer sites as needed.

About the team
AWS Global Services regroupe des experts issus de l’ensemble d’AWS qui aident nos clients à concevoir, construire, exploiter et sécuriser leurs environnements cloud. Les clients innovent avec AWS Professional Services, développent leurs compétences grâce à AWS Training and Certification, optimisent avec AWS Support et Managed Services, et atteignent leurs objectifs avec AWS Security Assurance Services. Notre expertise et nos technologies émergentes incluent les partenaires AWS, AWS Sovereign Cloud, AWS International Product et le Generative AI Innovation Center. Vous rejoindrez une équipe diversifiée d’experts techniques présents dans des dizaines de pays, qui accompagnent les clients pour réaliser davantage grâce au cloud AWS.

Expériences Diversifiées :
AWS valorise la diversité des expériences. Même si vous ne répondez pas à toutes les qualifications et compétences souhaitées listées dans l’offre ci-dessous, nous encourageons les candidat(e)s à postuler. Que votre carrière débute à peine, qu’elle n’ait pas suivi un parcours traditionnel ou qu’elle inclue des expériences alternatives, ne laissez pas cela vous empêcher de postuler.

Pourquoi AWS ? Amazon Web Services (AWS) est la plateforme cloud la plus complète et la plus largement adoptée au monde. Nous avons été pionniers dans l’informatique en nuage et n’avons jamais cessé d’innover - c’est pourquoi des clients, des startups les plus performantes aux entreprises du Global 500, font confiance à notre large gamme de produits et services pour propulser leurs activités.

Culture d’équipe inclusive – Chez AWS, apprendre et faire preuve de curiosité fait partie de notre ADN. Nos groupes d’affinité dirigés par les employé(e)s favorisent une culture d’inclusion qui nous permet d’être fier(e)s de nos différences. Des événements et des expériences d’apprentissage réguliers, comme nos conférences « Conversations sur la race et l’ethnicité » (CORE) et AmazeCon (diversité de genre), nous inspirent à toujours célébrer ce qui nous rend uniques.

Mentorat et développement de carrière – Nous relevons continuellement nos exigences de performance dans notre ambition de devenir le meilleur employeur au monde. C’est pourquoi vous trouverez ici d’innombrables ressources de partage de connaissances, de mentorat et d’accompagnement pour vous aider à évoluer professionnellement.

Équilibre vie professionnelle/vie personnelle – Nous accordons de l’importance à l’harmonie entre vie professionnelle et vie personnelle. Réussir au travail ne devrait jamais se faire au détriment de sacrifices à la maison, c’est pourquoi nous recherchons la flexibilité dans notre culture de travail. Lorsque nous nous sentons soutenus au travail comme à la maison, rien n’est impossible dans le cloud.

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AWS Global Services includes experts from across AWS who help our customers design, build, operate, and secure their cloud environments. Customers innovate with AWS Professional Services, upskill with AWS Training and Certification, optimize with AWS Support and Managed Services, and meet objectives with AWS Security Assurance Services. Our expertise and emerging technologies include AWS Partners, AWS Sovereign Cloud, AWS International Product, and the Generative AI Innovation Center. You’ll join a diverse team of technical experts in dozens of countries who help customers achieve more with the AWS cloud.

Diverse Experiences: AWS values diverse experiences. Even if you do not meet all of the preferred qualifications and skills listed in the job below, 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 (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 we strive for flexibility as part of our working culture. When we feel supported in the workplace and at home, there’s nothing we can’t achieve in the cloud.

Basic qualifications

- Experience implementing AWS services in a variety of distributed computing environments
- 5+ years of experience in cloud architecture and implementation
- 5+ years of experience in data or software or machine learning engineering, with a strong understanding of distributed computing. (e.g. data pipelines, distributed training and inference, ML infrastructure design).
- 3+ years developing platforms for predictive modeling, natural language processing, and deep learning, with a proven track record of building, hosting and deploying machine learning models on cloud services. (e.g., Amazon SageMaker or similar cloud services)
- 3+ years in developing with SQL, Python, and at least one additional programming language (e.g., Java, Scala, JavaScript, TypeScript). Proficient with industry leading ML libraries and frameworks such as TensorFlow, PyTorch.
- 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 the candidate is located in Quebec.
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- Expérience dans la mise en œuvre des services AWS dans divers environnements informatiques distribués.
- Plus de 5 ans d'expérience en architecture et implémentation de solutions cloud.
- Plus de 5 ans d'expérience en génie des données, des logiciels ou de l'apprentissage machine, avec une solide compréhension de l'informatique distribuée (p. ex. pipelines de données, entraînement et inférence distribués, conception d'infrastructures d'apprentissage automatique).
- Plus de 3 ans d'expérience dans le développement de plateformes de modélisation prédictive, de traitement automatique du langage naturel et d'apprentissage profond, avec une expérience avérée de la création, de l'hébergement et du déploiement de modèles d'apprentissage automatique sur des services infonuagiques (p. ex. Amazon SageMaker ou services infonuagiques similaires).
- Plus de 3 ans d'expérience en développement avec SQL, Python et au moins un autre langage de programmation (p. ex. Java, Scala, JavaScript, TypeScript). Maîtrise des principales bibliothèques et cadres d'apprentissage machine tels que TensorFlow et PyTorch.
- En raison de la nature du poste, qui exige des interactions avec d'autres entités Amazon à l'échelle mondiale et avec les employés et les parties prenantes d'Amazon dans d'autres provinces canadiennes, le bilinguisme français-anglais est requis pour ce poste si le candidat réside au Québec.

Preferred qualifications

- 5+ years of IT implementation experience
- Experience and technical expertise (design and implementation) in cloud computing technologies
- Experience leading the design, development and deployment of business software at scale or recent hands-on technology infrastructure, network, compute, storage, and virtualization experience
- AWS experience preferred, with proficiency in a wide range of AWS services (e.g., SageMaker, Bedrock, EC2, ECS, EKS, OpenSearch, Step Functions, VPC, CloudFormation)
- AWS Professional level certifications (e.g., Solutions Architect Professional, DevOps Engineer Professional) preferred
- Experience with automation and scripting (e.g., Terraform, Python)
- Knowledge of common security and compliance standards (e.g., HIPAA, GDPR)
- Strong communication skills with the ability to explain technical concepts to both technical and non-technical audiences
- Experience building ML pipelines with best MLOps practices, including: data preprocessing, model hosting, feature selection, hyperparameter tuning, distributed training, GPU training, deployment, monitoring, and retraining.
- Experience with MLOps tools (e.g., MLFlow, Kubeflow) and orchestration tools (e.g., Airflow, AWS Step Functions). Experience building applications using Generative AI tools and technologies (LLMs, Vector Stores, Orchestrators such as LangChain, Prompt Engineering). Experience developing Infrastructure as Code (e.g., CloudFormation, CDK, Terraform), Containers and CI/CD Pipelines.
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- Plus de 5 ans d'expérience en implémentation informatique
- Expérience et expertise technique (conception et implémentation) des technologies d'infonuagique
- Expérience en pilotage de la conception, du développement et du déploiement de logiciels d'entreprise à grande échelle ou expérience pratique récente en infrastructure technologique, réseau, calcul, stockage et virtualisation
- Expérience AWS souhaitée, avec une maîtrise d'une large gamme de services AWS (par exemple, SageMaker, Bedrock, EC2, ECS, EKS, OpenSearch, Step Functions, VPC, CloudFormation)
- Certifications AWS de niveau professionnel (par exemple, Solutions Architect Professional, DevOps Engineer Professional) souhaitées
- Expérience en automatisation et en scripting (par exemple, Terraform, Python)
- Connaissance des normes de sécurité et de conformité courantes (par exemple, HIPAA, RGPD)
- Excellentes compétences en communication, avec la capacité d'expliquer des concepts techniques à des publics techniques et non techniques
- Expérience en création de pipelines de ML avec les meilleures pratiques MLOps, notamment : prétraitement des données, hébergement des modèles, sélection des caractéristiques, optimisation des hyperparamètres, entraînement distribué, entraînement GPU, déploiement, surveillance, etc. Recyclage.
- Expérience des outils MLOps (par exemple, MLFlow, Kubeflow) et des outils d'orchestration (par exemple, Airflow, AWS Step Functions). Expérience dans le développement d'applications utilisant des outils et des technologies d'IA générative (LLM, Vector Stores, orchestrateurs tels que LangChain, Prompt Engineering). Expérience du développement d'infrastructure en tant que code (par exemple, CloudFormation, CDK, Terraform), de conteneurs et de pipelines CI/CD.

Amazon is an equal opportunity employer and does not discriminate on the basis of protected veteran status, disability, or other legally protected status.

Amazon est un employeur garantissant l'égalité des chances et ne fait aucune discrimination sur la base du statut d'ancien combattant protégé, d'un handicap ou de tout autre statut protégé par la loi.

Notre culture inclusive permet aux Amazoniens d'offrir les meilleurs résultats à nos clients. Si vous avez un handicap et que vous avez besoin de mesures d'adaptation ou d'adaptation en milieu de travail pendant le processus de candidature et d'embauche, y compris du soutien pour l'entrevue ou le processus d'intégration, veuillez visiter https://amazon.jobs/content/en/how-we-hire/accommodations pour plus d'informations. Si le pays ou la région dans lequel vous postulez ne figure pas dans la liste, veuillez communiquer avec votre partenaire de recrutement.

Our inclusive culture empowers Amazonians to deliver the best results for our customers. If you have a disability and need a workplace accommodation or adjustment during the application and hiring process, including support for the interview or onboarding process, please visit https://amazon.jobs/content/en/how-we-hire/accommodations for more information. If the country/region you’re applying in isn’t listed, please contact your Recruiting Partner.

The base salary range for this position is listed below. As a total compensation company, Amazon's package may include other elements such as sign-on payments and restricted stock units (RSUs). Final compensation will be determined based on factors including experience, qualifications, and location. Amazon offers comprehensive benefits including health insurance (medical, dental, vision, prescription, basic life & AD&D insurance), Registered Retirement Savings Plan (RRSP), Deferred Profit Sharing Plan (DPSP), paid time off, and other resources to improve health and well-being. We thank all applicants for their interest, however only those interviewed will be advised as to hiring status.

L'échelle salariale de base pour ce poste est indiquée ci-dessous. En tantqu'entreprise offrant une rémunération globale, Amazon peut inclure d'autres éléments dans son offre, tels que des primes à la signature et des unités d'actions restreintes (UAR). La rémunération finale sera déterminée en fonction de facteurs tels que l'expérience, les qualifications et le lieu de travail. Amazon offre des avantages sociaux complets, notamment une assurance maladie (soins médicaux, dentaires, vision, ordonnance, assurance-vie de base et assurance DMA), un régime enregistré d'épargne-retraite (REER), un régime de participation différée aux bénéfices (RPDB), des congés payés et d'autres ressources visant à améliorer la santé et le bien-être. Nous remercions tous les candidats de leur intérêt, mais seuls ceux retenus pour un entretien seront informés du résultat du processus de recrutement.

CAN, AB, Calgary - 99,900.00 - 166,900.00 CAD annually
CAN, BC, Vancouver - 99,900.00 - 166,900.00 CAD annually
CAN, ON, Toronto - 99,900.00 - 166,900.00 CAD annually
CAN, QC, Montreal - 99,900.00 - 166,900.00 CAD annually

Ingénieur en machine learning/Machine Learning Engineer, ProServe Shared Delivery Team - Data & AI