Valsoft est à la recherche de stagiaires en ingénierie de l’IA pour rejoindre notre équipe à Montréal.
À propos de Valsoft :
Valsoft se spécialise dans l’acquisition et le développement d’entreprises de logiciels de marché vertical à l’échelle mondiale. Chez Valsoft, nous nous concentrons sur la création de produits basés sur l’IA afin de transformer et d’améliorer l’expérience client à travers notre vaste réseau de plus de 130 entreprises logicielles. Notre mission est d’exploiter les technologies d’intelligence artificielle de pointe pour fournir des solutions concrètes qui aident les entreprises de divers secteurs à fonctionner de manière plus efficace, intelligente et performante.
Le rôle :
Nous recherchons des stagiaires en ingénierie de l'IA passionnés et désireux de débuter leur carrière en créant des applications d’IA innovantes et impactantes pour nos clients. Vous participerez au développement de produits basés sur l’intelligence artificielle, tels que des agents intelligents, des assistants vocaux, des plateformes d’automatisation et des solutions analytiques basées sur les données. En travaillant étroitement avec notre équipe de R&D expérimentée et en collaborant avec plusieurs entreprises de notre portefeuille, vous jouerez un rôle clé dans la livraison de solutions d’IA qui bénéficieront à des milliers de clients à travers le monde. Ce poste offre une opportunité unique d’acquérir une expérience précieuse et des compétences à la pointe de l’innovation en IA.
Responsabilités clés :
Développement et incubation de produits axés sur l’IA
Contribuer à la conception et au prototypage de fonctionnalités de produits basées sur l’IA et l’apprentissage automatique (IA/ML) en cohérence avec les objectifs d’affaires.
Travailler sous la supervision d’ingénieurs en IA et de chefs de produit pour traduire les exigences produits en solutions techniques.
Développer et itérer sur des modèles soutenant des fonctionnalités orientées utilisateur telles que la personnalisation, les recommandations, la recherche intelligente, la détection de fraude, les chatbots, etc.
Assumer toutes autres responsabilités pertinentes déléguées par la direction de Valsoft.
Intégration des modèles dans les produits
Collaborer avec les ingénieurs logiciels pour intégrer les modèles d’apprentissage automatique dans les systèmes de production, les API ou les applications front-end.
Contribuer à la mise en place de flux de travail de bout en bout pour l’inférence, les tests et la validation dans des environnements de production ou de préproduction.
Participer à la gestion des fonctionnalités (feature flagging), aux tests A/B et au suivi de performance afin d’évaluer l’impact réel des fonctionnalités IA.
Analyse de données et insights produits
Analyser les données et les commentaires des utilisateurs pour identifier des tendances et suggérer des améliorations basées sur l’IA afin d’optimiser l’expérience produit.
Contribuer à des expérimentations visant à accroître l’engagement, la conversion, la rétention ou l’automatisation grâce à l’apprentissage automatique.
Appuyer la définition des indicateurs de succès et des KPI des fonctionnalités alimentées par l’IA, en collaboration avec les équipes produit et design.
Prototypage rapide et itération
Construire des modèles de démonstration et des microservices illustrant de nouvelles fonctionnalités d’IA.
Participer à des cycles de développement agile avec des boucles de rétroaction rapides pour livrer des versions itérativement améliorées des composants ML.
Maintenir une documentation claire des hypothèses, jeux de données, méthodes d’évaluation et résultats pour chaque prototype.
Pile technologique et outils
Acquérir une expérience pratique avec les bibliothèques modernes de ML (p. ex. : PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn), les API (p. ex. : HuggingFace, OpenAI) et les outils de développement/déploiement (p. ex. : Cursor, Windsurf, Lovable, Replit, Bolt, Docker, FastAPI, Flask).
Utiliser des services infonuagiques (p. ex. : AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure ML) ainsi que des plateformes de développement telles que Git, GitHub et Azure Ops.
Collaboration interfonctionnelle
Travailler en étroite collaboration avec les équipes produit (chefs de produit, architectes, développeurs) ainsi qu’avec les responsables et praticiens de la technologie IA afin d’assurer l’alignement entre besoins utilisateurs et faisabilité technique.
Participer à la planification des sprints, aux réunions quotidiennes (standups) et aux démonstrations pour communiquer les progrès techniques et recueillir des retours.
Qualité, éthique et fiabilité
Veiller à ce que les solutions respectent les normes de qualité et de confidentialité du produit, y compris la latence, l’interprétabilité et la réduction des biais.
Suivre les meilleures pratiques en matière d’IA responsable, notamment la transparence et l’équité dans la prise de décision automatisée.
Valsoft is looking for AI Engineering Interns to join our team in Montreal.
About Valsoft:
Valsoft specializes in acquiring and nurturing vertical market software companies worldwide. At Valsoft, we are focused on building AI-driven products designed to transform and enhance the customer experience across our extensive network of over 130 software companies. Our mission is to leverage cutting-edge artificial intelligence to deliver practical solutions, helping businesses in diverse industries operate more efficiently, intelligently, and effectively.
The Role:
We are looking for passionate AI Engineering Interns eager to begin their careers by creating impactful AI applications that directly benefit customers. You will contribute to the development of innovative AI-based products, including intelligent agents, voice assistants, automation platforms, and data-driven insights. Working closely with our experienced R&D team and collaborating across various companies in our portfolio, you'll be instrumental in delivering AI solutions that make a tangible difference to thousands of customers globally. This role offers unique opportunities to gain valuable experience and skills at the forefront of AI innovation.
Key Responsibilities:
Product-Oriented AI Development and Incubation
Contribute to the design and prototyping of AI/ML-powered product features aligned with business objectives.
Work under the guidance of AI engineers and product managers to translate product requirements into technical solutions.
Develop and iterate on models that support user-facing features such as personalization, recommendations, intelligent search, fraud detection, chatbots, etc.
All other applicable responsibilities as delegated by Valsoft Leadership.
Model Integration into Products
Collaborate with software engineers to integrate ML models into production systems, APIs, or front-end applications.
Assist with building end-to-end workflows for inference, testing, and validation in live or staging environments.
Participate in feature flagging, A/B testing, and performance monitoring to evaluate the real-world impact of ML features.
Data-Driven Product Insights
Analyze user data and feedback to uncover patterns and suggest AI-driven enhancements to the product experience.
Contribute to experiments aimed at increasing engagement, conversion, retention, or automation using ML.
Support the definition of success metrics and KPIs for AI-powered features in collaboration with product and design teams.
Rapid Prototyping & Iteration
Build proof-of-concept models and microservices that demonstrate new AI functionality.
Participate in agile development cycles with quick feedback loops to deliver iteratively improved versions of ML components.
Maintain clear documentation of hypotheses, datasets, evaluation methods, and results for each prototype.
Tech Stack & Tools
Gain hands-on experience with modern ML libraries (e.g., PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn), APIs (e.g., HuggingFace, OpenAI), and development/deployment tools (e.g., Cursor, Windsurf, Lovable, Replit, Bolt, Docker, FastAPI, Flask).
Use cloud services (e.g., AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure ML) and development platforms like Git and GitHub, and Azure Ops
Cross-Functional Collaboration
Work closely with product teams (product owners, architects, developers) and AI Technology Leadership and Practitioners to align on user needs and technical feasibility.
Participate in sprint planning, standups, and demos to communicate technical progress and receive feedback.
Quality, Ethics & Reliability
Ensure solutions aligns with product quality and privacy standards, including latency, interpretability, and bias mitigation.
Follow best practices for responsible AI, including transparency and fairness in automated decision-making.
