Data Science ML/GenAI Engineer (FRE/ ENG)

Irth Solutions · Remote · $80,000–$120,000 (stated in the posting)

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Data Science ML/GenAI Engineer (Intermédiaire)

À propos d’Irth Solutions

Irth Solutions est un fournisseur de premier plan de solutions SaaS infonuagiques dédiées à la prévention des dommages, à l’intégrité des actifs, à la mobilisation des parties prenantes et à la gestion foncière.

Nos solutions aident les entreprises des secteurs de l’énergie, des services publics, des télécommunications et des infrastructures à protéger et à gérer leurs réseaux d’infrastructure critiques.

Fort de près de trois décennies d’expérience dans l’industrie, Irth dessert des clients partout en Amérique du Nord et poursuit l’évolution de sa plateforme grâce à de nouvelles capacités axées sur les données, l’intelligence artificielle et l’automatisation.

À propos du poste

Nous sommes à la recherche d’un(e) Data Scientist ML/GenAI pour analyser, structurer et faire évoluer le code existant ainsi que les pipelines de traitement de données afin de les transformer en solutions robustes, évolutives, maintenables et prêtes pour la production.

Dans ce rôle, vous collaborerez étroitement avec les équipes de données et de développement applicatif afin de concevoir et mettre en œuvre des solutions pratiques en intelligence artificielle, apprentissage automatique et GenAI répondant aux besoins d’affaires d’Irth.

Vous travaillerez notamment sur des problématiques liées à la prévention des dommages, l’intégrité des actifs, la gestion foncière et la mobilisation des parties prenantes.

La personne idéale est à l’aise dans un environnement couvrant l’exploration et l’analyse de données, l’apprentissage automatique, l’expérimentation avec les technologies NLP/LLM, le développement logiciel et la mise en production de solutions.

Responsabilités principales

IA, NLP et GenAI

• Concevoir, prototyper et évaluer des solutions LLM/NLP afin de tester des hypothèses et de répondre à des besoins d’affaires et techniques.
• Développer des solutions pour différents cas d’utilisation, notamment :
• Classification de texte
• Extraction d’entités
• Recherche sémantique
• Résumé automatique
• Autres applications de traitement du langage naturel et d’intelligence artificielle
• Expérimenter différentes approches, modèles et techniques afin d’identifier les solutions les plus pertinentes.
• Évaluer la qualité, la performance et la pertinence des modèles avant leur passage en production.

Data Science et Databricks

• Explorer, préparer, transformer et analyser les données de façon autonome avec Databricks.
• Développer et améliorer les pipelines de données nécessaires aux modèles d’apprentissage automatique et aux solutions d’IA.
• Préparer les données pour l’entraînement, l’évaluation et l’utilisation des modèles.
• Identifier les enjeux liés à la qualité, à la structure et à la disponibilité des données et proposer des améliorations.

Développement et mise en production

• Transformer les prototypes et preuves de concept concluants en solutions prêtes pour la production.
• Développer du code propre, modulaire, maintenable et bien testé.
• Appliquer de bonnes pratiques de génie logiciel et de conception orientée objet.
• Analyser le code existant, les pipelines de données et les applications afin de déterminer ce qui doit être préservé, amélioré, consolidé ou repensé.
• Améliorer la fiabilité, l’évolutivité, les performances et la maintenabilité des solutions existantes.

Collaboration et architecture

• Collaborer étroitement avec les équipes de data engineering, développement applicatif et ingénierie afin d’assurer une intégration efficace entre Databricks, les pipelines de données, les modèles et les services applicatifs.
• Participer aux décisions techniques et architecturales liées aux solutions de data science et d’IA.
• Formuler des recommandations favorisant des solutions efficaces, évolutives et faciles à maintenir.
• Contribuer à l’établissement et à l’amélioration des pratiques de développement, de tests et de déploiement.
• Collaborer avec les équipes techniques et les parties prenantes afin de traduire les besoins d’affaires en solutions concrètes.

À quoi ressemble le succès dans ce rôle

Dans ce rôle, vous contribuerez à faire passer les initiatives d’IA et de data science d’Irth de l’expérimentation initiale à des solutions fiables et utilisées en production.

Votre contribution se traduira notamment par :

• Des prototypes d’IA transformés en solutions de production fiables.
• Des pipelines de données robustes et évolutifs.
• Des capacités d’apprentissage automatique et de GenAI réutilisables.
• Du code propre, testé et maintenable.
• Une meilleure intégration entre les données, les modèles et les applications.
• Une valeur mesurable pour les produits et les secteurs d’activité d’Irth.

Exigences et profil recherché

• Expérience en data science, apprentissage automatique ou domaine connexe.
• Expérience pratique en développement Python et en manipulation de données.
• Expérience avec les concepts et techniques de machine learning.
• Intérêt ou expérience pratique en NLP, LLM et GenAI.
• Expérience avec Databricks et les environnements de traitement de données.
• Solides connaissances en développement logiciel, notamment :
• Conception orientée objet
• Tests automatisés
• Modularité et réutilisabilité du code
• Contrôle de version
• Bonnes pratiques de développement
• Capacité à comprendre et à améliorer du code et des pipelines existants.
• Capacité à transformer rapidement une idée ou un prototype en solution robuste.
• Esprit analytique, autonomie et capacité à résoudre des problèmes complexes.
• Excellentes aptitudes à la collaboration avec des équipes multidisciplinaires.

Langues et localisation

• Forte préférence pour les candidat(e)s résidant au Québec.
• Maîtrise du français, à l’oral comme à l’écrit, considérée comme un atout important.
• Bonne maîtrise de l’anglais, à l’oral comme à l’écrit, afin de collaborer avec les équipes et parties prenantes à travers l’Amérique du Nord.
• Poste entièrement en télétravail au Canada, avec une préférence pour les candidat(e)s basés au Québec.

About Irth Solutions

Irth Solutions is a leading provider of cloud-based SaaS solutions for damage prevention, asset integrity, stakeholder engagement, and land management. Our technology helps energy, utility, telecommunications, and infrastructure organizations protect and manage critical network infrastructure.

With nearly three decades of industry experience, Irth serves customers across North America and continues to expand its platform through data-driven and AI-powered capabilities.

About the Role

We are seeking a Data Scientist to help analyze, improve, and evolve existing codebases and data-processing pipelines into robust, scalable, and maintainable solutions.

In this role, you will work closely with our data and application development teams to develop practical AI and machine learning solutions that support Irth’s core business areas, including Damage Prevention, Asset Integrity, Land Management, and Stakeholder Engagement.

The ideal candidate is comfortable working across data exploration, machine learning, NLP/LLM experimentation, software development, and productionization.

Key Responsibilities

• Design, prototype, and evaluate LLM/NLP solutions to test hypotheses and address business and technical needs, including:
• Text classification
• Entity extraction
• Semantic search
• Summarization
• Other natural language processing and AI applications
• Translate successful prototypes into production-ready solutions using clean, modular, maintainable, and well-tested code.
• Apply sound object-oriented design and software engineering practices when developing and restructuring solutions.
• Analyze and understand existing codebases, data pipelines, and applications to determine what should be preserved, improved, consolidated, or redesigned.
• Explore, prepare, transform, and analyze data independently using Databricks to support machine learning models and data-processing pipelines.
• Collaborate closely with the data engineering and application development teams to ensure effective integration between Databricks, data pipelines, models, and application services.
• Participate in technical discussions and architectural decisions, providing recommendations for effective and maintainable solutions.
• Help establish development practices that improve the reliability, scalability, testing, and maintainability of data science solutions.
• Work collaboratively with engineering, data, and leadership teams to translate business requirements into practical technical solutions.

What Success Looks Like

In this role, you will help Irth move AI and data science initiatives from early-stage experimentation to reliable production solutions. You will contribute to building scalable data pipelines, reusable machine learning capabilities, and maintainable software that delivers measurable value across Irth’s products and industries.

AI Use in Hiring

As part of our hiring process, this role may use artificial intelligence or automated tools to assist in reviewing and screening applications. These tools support, but do not replace, human judgment in hiring decisions.

Role Type

This is a Back fill position.

Compensation

The salary range for this role is CAD $ 80K-120K. This range reflects the base salary only and does not include any other compensation components. Any offers made are dependent on factors including and not limited to experience, skills, and location.

Requirements

Required Qualifications

• 3–5 years of experience in data science, machine learning, or ML engineering, with demonstrated experience developing production-quality code beyond notebooks.
• Master’s degree or equivalent professional experience in data science, machine learning, computer science, statistics, or a related field, with a strong foundation in statistics and modeling methodologies.
• Hands-on experience developing NLP and/or LLM-based solutions, including:
• Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• Embeddings and similarity search, including cosine similarity
• Hybrid search combining BM25 and semantic search
• Text deduplication techniques such as fuzzy matching and MinHash
• Text classification and Named Entity Recognition (NER)
• Search re-ranking
• Prompt engineering
• Strong proficiency in Python, including experience with pandas, scikit-learn, PyTorch, and other relevant machine learning libraries.
• Strong understanding of object-oriented programming, clean code, and software design principles.
• Strong data analysis skills with experience applying statistical methods such as exploratory data analysis, hypothesis testing, and statistical modeling.
• Hands-on experience with Databricks or a comparable data/analytics platform, including the ability to independently explore, transform, and prepare data.
• Solid understanding of the machine learning lifecycle, including model training, evaluation, deployment, and production monitoring for issues such as model drift and data quality.
• Experience designing and developing REST APIs to expose data, models, or analytical results to downstream applications.
• Strong written and verbal communication skills, with the ability to collaborate effectively across technical teams with different responsibilities and priorities.

Nice-to-Have Qualifications

• Experience working with news, social media, or other large-scale unstructured text data, including media monitoring, web scraping, or APIs.
• Domain knowledge or professional experience in communications, public relations, media, or related industries.
• Familiarity with the broader LLM ecosystem, including vector databases/stores, RAG frameworks, and fine-tuning NLP models.
• Experience with MLflow or similar experiment-tracking and model-management tools.
• Basic knowledge of TypeScript and Node.js.
• Experience with CI/CD practices and version control, including Git, GitHub Actions, or equivalent tools.

AI Use in Hiring

As part of our hiring process, this role may use artificial intelligence or automated tools to assist with reviewing and screening applications. These tools support, but do not replace, human judgment in making hiring decisions.

Role Type

This is a Backfill position.

Compensation

The salary range for this role is CAD $80K-120K

This range reflects the base salary only and does not include any additional compensation components. Any offer of employment is dependent on several factors, including, but not limited to, the candidate’s experience, skills, qualifications, and location.

Qualifications requises

• 3 à 5 ans d’expérience en data science, en apprentissage automatique ou en ingénierie ML, avec une expérience démontrée dans le développement de code de qualité production, au-delà des environnements de notebooks.
• Maîtrise ou expérience professionnelle équivalente en data science, en apprentissage automatique, en informatique, en statistiques ou dans un domaine connexe, avec de solides connaissances en statistiques et en méthodologies de modélisation.
• Expérience pratique dans le développement de solutions NLP et/ou basées sur des LLM, notamment :
• Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• Embeddings et recherche par similarité, notamment la similarité cosinus
• Recherche hybride combinant BM25 et recherche sémantique
• Techniques de déduplication de texte, notamment le fuzzy matching et MinHash
• Classification de texte et reconnaissance d’entités nommées (NER)
• Re-ranking des résultats de recherche
• Prompt engineering
• Excellente maîtrise de Python, incluant une expérience pratique avec pandas, scikit-learn, PyTorch et d’autres bibliothèques pertinentes d’apprentissage automatique.
• Solide compréhension de la programmation orientée objet, du code propre et des principes de conception logicielle.
• Solides compétences en analyse de données et expérience dans l’application de méthodes statistiques, notamment :
• Analyse exploratoire des données
• Tests d’hypothèses
• Modélisation statistique
• Expérience pratique avec Databricks ou une plateforme de données et d’analytique comparable, incluant la capacité à explorer, transformer et préparer les données de façon autonome.
• Bonne compréhension du cycle de vie complet de l’apprentissage automatique, incluant l’entraînement, l’évaluation, le déploiement et la surveillance en production, notamment la détection de la dérive des modèles et le suivi de la qualité des données.
• Expérience dans la conception et le développement d’API REST permettant d’exposer des données, des modèles ou des résultats analytiques aux applications en aval.
• Excellentes compétences en communication écrite et orale, en français et en anglais, et capacité à collaborer efficacement avec des équipes techniques aux responsabilités et priorités variées.

Atouts

• Expérience avec des données provenant de sources d’actualité, de médias sociaux ou d’autres sources de texte non structuré à grande échelle, notamment dans les domaines de la surveillance des médias, du web scraping ou de l’utilisation d’API.
• Connaissance du domaine ou expérience professionnelle en communications, relations publiques, médias ou dans des secteurs connexes.
• Bonne connaissance de l’écosystème LLM, notamment :
• Bases de données vectorielles et vector stores
• Frameworks RAG
• Fine-tuning de modèles NLP
• Expérience avec MLflow ou des outils similaires de suivi des expérimentations et de gestion du cycle de vie des modèles.
• Connaissances de base en TypeScript et Node.js.
• Expérience avec les pratiques de CI/CD et de contrôle de version, notamment Git, GitHub Actions ou des outils équivalents.

Utilisation de l’IA dans le processus de recrutement

Dans le cadre de notre processus de recrutement, ce poste peut faire appel à des outils d’intelligence artificielle ou à des solutions automatisées afin de soutenir l’examen et la présélection des candidatures.

Ces outils sont utilisés pour appuyer le jugement humain dans le processus de recrutement et ne remplacent pas la prise de décision humaine.

Type de poste

Il s’agit d’un poste de remplacement (backfill).

Rémunération

La fourchette salariale pour ce poste est de 80 000 $ à 120 000 $ CAD.

Cette fourchette correspond uniquement au salaire de base et n’inclut aucune autre composante de rémunération.

L’offre finale peut varier en fonction de plusieurs facteurs, notamment l’expérience, les compétences, les qualifications et le lieu de résidence du ou de la candidat(e).

Benefits

Benefits

• Competitive Salary – A competitive compensation package based on experience and qualifications.
• Medical, Dental, and Vision Insurance – Comprehensive insurance coverage to support you and your family.
• 401(k) Plan with Company Match.
• Generous Paid Time Off (PTO) – Time off to support work-life balance and personal needs.
• Company-Paid Holidays – Paid holidays throughout the year.
• Flexible Work Options – Work-from-home opportunities are available, depending on role and business needs.
• On-Call Compensation – Additional pay for eligible on-call shifts.

Avantages sociaux

• Salaire compétitif — Une rémunération concurrentielle basée sur l'expérience et les qualifications.
• Assurance médicale, dentaire et visuelle — Une couverture d'assurance complète pour vous et votre famille.
• Régime de retraite avec contribution de l'employeur.
• Congés payés généreux — Du temps libre pour favoriser l'équilibre travail-vie personnelle.
• Jours fériés payés par l'entreprise — Congés payés tout au long de l'année.
• Modalités de travail flexibles — Possibilité de télétravail selon le poste et les besoins de l'entreprise.
• Compensation pour disponibilité — Rémunération additionnelle pour les quarts de garde admissibles.

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