Chef.fe d'équipe, Développement de logiciels (IA/ML) at Medfar

Montreal, Quebec, Canada -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

02 Jan, 26

Salary

0.0

Posted On

04 Oct, 25

Experience

10 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Leadership, Software Development, AI/ML Technologies, Microservices, API Development, MLOps, Data Privacy, Cloud Services, Python, C#, Java, SQL, Data Engineering, Kubernetes, Model Evaluation, Communication

Industry

Software Development

Description

Description de l'entreprise Fondée en 2010, MEDFAR Solutions cliniques révolutionne les soins de santé avec sa plateforme MYLE de soins intégrés, le premier dossier médical électronique (DME) en ligne au Québec. Ayant la confiance de plus de 15 000 professionnels de la santé chaque jour, nous avons un impact sur plus de 20 millions de patients à travers l'Amérique du Nord. En 2023, c’est avec fierté que nous avons été sélectionnés sur les prestigieuses listes Fast50 et Fast500 de Deloitte, ce qui témoigne de la contribution exceptionnelle de nos employés à notre succès. Joingez-vous à nous pour transformer les soins de santé au niveau provincial et internationial, alors que nous avons l’objectif de permettre à 500 000 prestataires de soins d’aider 500 millions de patients d'ici 2030. Description du poste Diriger le développement de notre équipe chargée de la couche d'intégration IA/ML, responsable de la livraison de capacités d'IA aux équipes de produits internes et aux parties prenantes externes, permettant une intégration transparente des fonctionnalités basées sur l'IA/ML dans nos produits. Cette position combine le développement pratique et le leadership technique. Le candidat idéal possède une solide expérience en génie logiciel, une expérience avérée en matière de direction d'équipes et une solide compréhension des technologies IA/ML. Vous collaborerez avec les parties prenantes techniques et axées sur les produits afin de fournir des services évolutifs, fiables et sécurisés qui mettent en production les dernières avancées en matière d'IA. Responsabilités Bâtir, encadrer et guider une équipe (5 personnes) de développement de logiciels IA hautement performante ; définir la direction technique, les normes et les pratiques de livraison. Assumer le cycle de vie complet des solutions ML/LLM : définition du problème, recherche et étiquetage des données, développement de fonctionnalités, formation/affinage de modèles, évaluation, déploiement et amélioration continue, ce qui comprend : Architecture et livraison de microservices et d'API résilients qui alimentent les fonctionnalités d'IA, avec une observabilité, une sécurité et des performances solides. Conception de la génération augmentée par récupération (RAG) et des flux de travail agnostiques ; gestion du versionnement des invites et des modèles, des garde-fous et des politiques de sécurité. Exécution d'une stratégie de modèle hybride : intégration de fournisseurs tiers et exécution de modèles auto-hébergés/open source lorsque les coûts, la confidentialité ou la latence l'exigent. Établissement des fondations MLOps : suivi des expériences, registre des modèles, magasin de fonctionnalités, pipelines de formation automatisés, CI/CD pour les modèles et les services, et déploiements blue/green ou canary. Mise en œuvre de l'évaluation en ligne/hors ligne, de l'examen humain, des tests A/B et de l'analyse pour valider l'impact et guider l'itération. Assurer la confidentialité et la conformité des données (par exemple, traitement des IPH/IPPI), la modélisation des menaces, le chiffrement, le contrôle d'accès et l'auditabilité. Collaborer avec les parties prenantes pour aligner les feuilles de route, prioriser les résultats et communiquer les compromis et les risques. Qualifications Diplôme universitaire en informatique, ingénierie, mathématiques ou un domaine connexe – ou expérience pratique équivalente. 10+ ans d'expérience en développement de logiciels, avec 3+ ans en développement IA/ML et plusieurs années en direction d'équipe. Leadership démontré d'équipes de développement livrant des fonctionnalités basées sur l'IA en production avec un impact commercial clair. Expérience pratique dans la construction de pipelines RAG, de harnais d'évaluation et de systèmes de sécurité/garde-fous pour les LLM. Expérience avec diverses techniques d'ajustement de modèles (par exemple, SFT, LoRA/QLoRA, DPO/RLHF) Maîtrise de Python et d'au moins un langage supplémentaire (par exemple, C#, Go, Java, TypeScript), avec de solides pratiques de conception logicielle, de test et de CI/CD. Expérience dans la conception et l'exploitation de systèmes distribués et d'API avec une télémétrie robuste (métriques, journaux, traces) et une approche SLO/SLA. Maîtrise de l'ingénierie des données : SQL, modélisation des données, contrôles de qualité et pipelines de streaming/batch ; familiarité avec les magasins de vecteurs et les intégrations. À l'aise avec les principaux fournisseurs de cloud et Kubernetes ; capacité à choisir des services gérés ou des piles auto-hébergées en fonction des contraintes de latence, de coût et de confidentialité. Forte communication et sens du produit ; capacité à traduire des problèmes ambigus en livraisons itératives et mesurables. Profondeur dans les fondamentaux de l'apprentissage automatique (ML classique et apprentissage profond/transformateurs) et les méthodes pratiques de développement, d'ajustement et d'alignement de modèles. Bilingue (français et anglais) Atouts Expérience dans le domaine de la santé ou d'autres domaines réglementés. Expérience avec Azure et l'écosystème .NET en plus de Python. Informations supplémentaires 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.

Responsibilities

Lead the development of the AI/ML integration team, ensuring the delivery of AI capabilities to internal product teams and external stakeholders. Oversee the complete lifecycle of ML solutions, from problem definition to deployment and continuous improvement.