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 parties 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
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.
As an experienced technology professional, you will be responsible for:
- Implementing end-to-end AI/ML and GenAI projects, from understanding business
needs to data preparation, model development, deployment and monitoring.
- Designing and implementing machine learning pipelines that support
high-performance, reliable, scalable, and secure ML workloads.
- Designing scalable ML solutions and operations (MLOps) using AWS services and
leveraging GenAI solutions when applicable.
- Collaborating with cross-functional teams (Applied Science, DevOps, Data
Engineering, Cloud Infrastructure, Applications) to prepare, analyze, and
operationalize data and AI/ML models.
- Serving as a trusted advisor to customers on AI/ML and GenAI solutions and
cloud architectures
- Sharing knowledge and best practices within the organization through
mentoring, training, publication, and creating reusable artifacts.
- 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.
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 (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 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: - Plus de 5 ans d’expérience en architecture et mise en
œuvre de solutions cloud
- Plus de 5 ans d’expérience en ingénierie des données, du logiciel ou de
l’apprentissage automatique, avec une solide compréhension du calcul distribué
(par exemple, pipelines de données, entraînement et inférence distribués,
conception d’infrastructures ML)
- Plus de 3 ans d’expérience dans le développement de plateformes pour la
modélisation prédictive, le traitement du langage naturel et l’apprentissage
profond, avec un historique avéré de création, d’hébergement et de déploiement
de modèles d’apprentissage automatique sur des services cloud (par exemple,
Amazon SageMaker ou services cloud similaires)
- Plus de 3 ans d’expérience en développement avec SQL, Python, et au moins un
autre langage de programmation (par exemple, Java, Scala, JavaScript,
TypeScript). Maîtrise des principales bibliothèques et frameworks ML du secteur,
tels que TensorFlow, PyTorch.
- Maîtrise du français et de l’anglais requise si le poste est situé au Québec
- En raison de la nature du poste, qui implique des interactions avec d’autres
entités d’Amazon à l’échelle mondiale ainsi qu’avec des employés et parties
prenantes d’Amazon dans d’autres provinces canadiennes, la maîtrise du français
et de l’anglais est exigée pour ce poste si le candidat est situé au Québec.
-
- 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.
- Fluent in French and English if located in Quebec
- 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. Preferred Qualifications: - Expérience AWS
souhaitée, avec une maîtrise d’un large éventail 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 courantes de sécurité et de conformité (par exemple :
HIPAA, RGPD)
- Excellentes compétences en communication, avec la capacité d’expliquer des
concepts techniques à des publics techniques et non techniques
- Expérience dans la création de pipelines ML selon les meilleures pratiques
MLOps, incluant : prétraitement des données, hébergement de modèles, sélection
de caractéristiques, optimisation des hyperparamètres, entraînement distribué,
entraînement sur GPU, déploiement, surveillance et réentraînement.
- Expérience avec les outils MLOps (par exemple : MLFlow, Kubeflow) et les
outils d’orchestration (par exemple : Airflow, AWS Step Functions). Expérience
dans la création d’applications utilisant des outils et technologies d’IA
générative (LLM, bases vectorielles, orchestrateurs tels que LangChain,
ingénierie de prompts). Expérience en développement d’infrastructure as code
(par exemple : CloudFormation, CDK, Terraform), conteneurs et pipelines CI/CD.
-
- 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.
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
[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
[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 for this position ranges from $99,900/year up to $166,900/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.
