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IS

Data Science ML/GenAI Engineer (FRE/ ENG)

Irth Solutions
🇨🇦 Canada
Remote
4 weeks ago
  • Machine Learning
  • Natural Language Processing
  • Databricks
  • Python
  • AI
  • CAD
  • RAG
  • Pandas
  • scikit-learn
  • PyTorch
  • Object Oriented Programming
  • REST API
  • MLflow
  • TypeScript
  • Node.js
  • CI/CD
  • Git
  • GitHub Actions
  • Pension
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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.

Ă€ 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 enintelligence artificielle, apprentissage automatique et GenAI répondant aux besoins d’affaires d’Irth.

Vous travaillerez notamment sur des problématiques liées à laprévention 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 technologiesNLP/LLM, le développement logiciel et la mise en production de solutions.

Responsabilités principales

IA, NLP et GenAI

  • Concevoir, prototyper et Ă©valuer des solutionsLLM/NLP afin de tester des hypothèses et de rĂ©pondre Ă  des besoins d’affaires et techniques.
  • DĂ©velopper des solutions pour diffĂ©rents cas d’utilisation, notamment :
    • Classification de texte
    • Extraction d’entitĂ©s
    • Recherche sĂ©mantique
    • RĂ©sumĂ© automatique
    • Autres applications de traitement du langage naturel et d’intelligence artificielle
  • ExpĂ©rimenter diffĂ©rentes approches, modèles et techniques afin d’identifier les solutions les plus pertinentes.
  • Évaluer la qualitĂ©, la performance et la pertinence des modèles avant leur passage en production.

Data Science et Databricks

  • Explorer, prĂ©parer, transformer et analyser les donnĂ©es de façon autonome avecDatabricks.
  • DĂ©velopper et amĂ©liorer les pipelines de donnĂ©es nĂ©cessaires aux modèles d’apprentissage automatique et aux solutions d’IA.
  • PrĂ©parer les donnĂ©es pour l’entraĂ®nement, l’évaluation et l’utilisation des modèles.
  • Identifier les enjeux liĂ©s Ă  la qualitĂ©, Ă  la structure et Ă  la disponibilitĂ© des donnĂ©es et proposer des amĂ©liorations.

Développement et mise en production

  • Transformer les prototypes et preuves de concept concluants ensolutions prĂŞtes pour la production.
  • DĂ©velopper du code propre, modulaire, maintenable et bien testĂ©.
  • Appliquer de bonnes pratiques degĂ©nie logiciel et de conception orientĂ©e objet.
  • Analyser le code existant, les pipelines de donnĂ©es et les applications afin de dĂ©terminer ce qui doit ĂŞtre prĂ©servĂ©, amĂ©liorĂ©, consolidĂ© ou repensĂ©.
  • AmĂ©liorer la fiabilitĂ©, l’évolutivitĂ©, les performances et la maintenabilitĂ© des solutions existantes.

Collaboration et architecture

  • Collaborer Ă©troitement avec les Ă©quipes dedata engineering, dĂ©veloppement applicatif et ingĂ©nierie afin d’assurer une intĂ©gration efficace entre Databricks, les pipelines de donnĂ©es, les modèles et les services applicatifs.
  • Participer aux dĂ©cisions techniques et architecturales liĂ©es aux solutions de data science et d’IA.
  • Formuler des recommandations favorisant des solutions efficaces, Ă©volutives et faciles Ă  maintenir.
  • Contribuer Ă  l’établissement et Ă  l’amĂ©lioration des pratiques de dĂ©veloppement, de tests et de dĂ©ploiement.
  • Collaborer avec les Ă©quipes 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 transformĂ©s en solutions de production fiables.
  • Des pipelines de donnĂ©es robustes et Ă©volutifs.
  • Des capacitĂ©s d’apprentissage automatique et de GenAI rĂ©utilisables.
  • Du code propre, testĂ© et maintenable.
  • Une meilleure intĂ©gration entre les donnĂ©es, les modèles et les applications.
  • Une valeur mesurable pour les produits et les secteurs d’activitĂ© d’Irth.

Exigences et profil recherché

  • ExpĂ©rience endata science, apprentissage automatique ou domaine connexe.
  • ExpĂ©rience pratique en dĂ©veloppement Python et en manipulation de donnĂ©es.
  • ExpĂ©rience avec les concepts et techniques demachine learning.
  • IntĂ©rĂŞt ou expĂ©rience pratique enNLP, LLM et GenAI.
  • ExpĂ©rience avecDatabricks et les environnements de traitement de donnĂ©es.
  • Solides connaissances en dĂ©veloppement logiciel, notamment :
    • Conception orientĂ©e objet
    • Tests automatisĂ©s
    • ModularitĂ© et rĂ©utilisabilitĂ© du code
    • ContrĂ´le de version
    • Bonnes pratiques de dĂ©veloppement
  • CapacitĂ© Ă  comprendre et Ă  amĂ©liorer du code et des pipelines existants.
  • CapacitĂ© Ă  transformer rapidement une idĂ©e ou un prototype en solution robuste.
  • Esprit analytique, autonomie et capacitĂ© Ă  rĂ©soudre des problèmes complexes.
  • Excellentes aptitudes Ă  la collaboration avec des Ă©quipes multidisciplinaires.

Langues et localisation

  • Forte prĂ©fĂ©rence pour les candidat(e)srĂ©sidant au QuĂ©bec.
  • MaĂ®trise dufrançais, Ă  l’oral comme Ă  l’écrit, considĂ©rĂ©e comme un atout important.
  • Bonne maĂ®trise de l’anglais, Ă  l’oral comme Ă  l’écrit, afin de collaborer avec les Ă©quipes et parties prenantes Ă  travers l’AmĂ©rique du Nord.
  • Poste entièrementen tĂ©lĂ©travail au Canada, avec une prĂ©fĂ©rence pour les candidat(e)s basĂ©s au QuĂ©bec.

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 aData 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, includingDamage 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 evaluateLLM/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 intoproduction-ready solutions using clean, modular, maintainable, and well-tested code.
  • Apply soundobject-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 usingDatabricks to support machine learning models and data-processing pipelines.
  • Collaborate closely with the data engineering and application development teams to ensure effective integration betweenDatabricks, 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 fromearly-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.

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 developingNLP 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 inPython, including experience with pandas, scikit-learn, PyTorch, and other relevant machine learning libraries.
  • Strong understanding ofobject-oriented programming, clean code, and software design principles.
  • Strong data analysis skills with experience applying statistical methods such asexploratory data analysis, hypothesis testing, and statistical modeling.
  • Hands-on experience withDatabricks or a comparable data/analytics platform, including the ability to independently explore, transform, and prepare data.
  • Solid understanding of themachine learning lifecycle, including model training, evaluation, deployment, and production monitoring for issues such as model drift and data quality.
  • Experience designing and developingREST APIs to expose data, models, or analytical results to downstream applications.
  • Strong written and verbalcommunication skills, with the ability to collaborate effectively across technical teams with different responsibilities and priorities.

Nice-to-Have Qualifications

  • Experience working withnews, social media, or other large-scale unstructured text data, including media monitoring, web scraping, or APIs.
  • Domain knowledge or professional experience incommunications, public relations, media, or related industries.
  • Familiarity with the broaderLLM ecosystem, including vector databases/stores, RAG frameworks, and fine-tuning NLP models.
  • Experience withMLflow or similar experiment-tracking and model-management tools.
  • Basic knowledge ofTypeScript and Node.js.
  • Experience withCI/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 thebase 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 Ă  5 ans d’expĂ©rience en data science, en apprentissage automatique ou en ingĂ©nierie ML, avec une expĂ©rience dĂ©montrĂ©e dans le dĂ©veloppement de code de qualitĂ© production, au-delĂ  des environnements de notebooks.
  • MaĂ®trise ou expĂ©rience professionnelle Ă©quivalente en data science, en apprentissage automatique, en informatique, en statistiques ou dans un domaine connexe, avec de solides connaissances en statistiques et en mĂ©thodologies de modĂ©lisation.
  • ExpĂ©rience pratique dans le dĂ©veloppement desolutions NLP et/ou basĂ©es sur des LLM, notamment :
    • Retrieval-Augmented Generation (RAG)
    • Embeddings et recherche par similaritĂ©, notamment lasimilaritĂ© cosinus
    • Recherche hybride combinantBM25 et recherche sĂ©mantique
    • Techniques de dĂ©duplication de texte, notamment lefuzzy matching et MinHash
    • Classification de texte etreconnaissance d’entitĂ©s nommĂ©es (NER)
    • Re-ranking des rĂ©sultats de recherche
    • Prompt engineering
  • Excellente maĂ®trise dePython, incluant une expĂ©rience pratique avecpandas, scikit-learn, PyTorch et d’autres bibliothèques pertinentes d’apprentissage automatique.
  • Solide comprĂ©hension de laprogrammation orientĂ©e objet, du code propre et des principes de conception logicielle.
  • Solides compĂ©tences en analyse de donnĂ©es et expĂ©rience dans l’application de mĂ©thodes statistiques, notamment :
    • Analyse exploratoire des donnĂ©es
    • Tests d’hypothèses
    • ModĂ©lisation statistique
  • ExpĂ©rience pratique avecDatabricks ou une plateforme de donnĂ©es et d’analytique comparable, incluant la capacitĂ© Ă  explorer, transformer et prĂ©parer les donnĂ©es de façon autonome.
  • Bonne comprĂ©hension ducycle de vie complet de l’apprentissage automatique, incluant l’entraĂ®nement, l’évaluation, le dĂ©ploiement et la surveillance en production, notamment la dĂ©tection de la dĂ©rive des modèles et le suivi de la qualitĂ© des donnĂ©es.
  • ExpĂ©rience dans la conception et le dĂ©veloppement d’API REST permettant d’exposer des donnĂ©es, des modèles ou des rĂ©sultats analytiques aux applications en aval.
  • Excellentes compĂ©tences encommunication Ă©crite et orale, en français et en anglais, et capacitĂ© Ă  collaborer efficacement avec des Ă©quipes techniques aux responsabilitĂ©s et prioritĂ©s variĂ©es.

Atouts

  • ExpĂ©rience avec des donnĂ©es provenant desources d’actualitĂ©, de mĂ©dias sociaux ou d’autres sources de texte non structurĂ© Ă  grande Ă©chelle, notamment dans les domaines de la surveillance des mĂ©dias, du web scraping ou de l’utilisation d’API.
  • Connaissance du domaine ou expĂ©rience professionnelle encommunications, relations publiques, mĂ©dias ou dans des secteurs connexes.
  • Bonne connaissance de l’écosystème LLM, notamment :
    • Bases de donnĂ©es vectorielles et vector stores
    • Frameworks RAG
    • Fine-tuning de modèles NLP
  • ExpĂ©rience avecMLflow ou des outils similaires de suivi des expĂ©rimentations et de gestion du cycle de vie des modèles.
  • Connaissances de base enTypeScript et Node.js.
  • ExpĂ©rience avec les pratiques deCI/CD et de contrĂ´le de version, notammentGit, GitHub Actions ou des outils Ă©quivalents.

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 etne remplacent pas la prise de décision humaine.

Type de poste

Il s’agit d’unposte de remplacement (backfill).

Rémunération

La fourchette salariale pour ce poste est de80 000 $ Ă  120 000 $ CAD.

Cette fourchette correspond uniquement ausalaire 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

  • 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 compĂ©titif — Une rĂ©munĂ©ration concurrentielle basĂ©e sur l'expĂ©rience et les qualifications.
  • Assurance mĂ©dicale, dentaire et visuelle — Une couverture d'assurance complète pour vous et votre famille.
  • RĂ©gime de retraite avec contribution de l'employeur.
  • CongĂ©s payĂ©s gĂ©nĂ©reux — Du temps libre pour favoriser l'Ă©quilibre travail-vie personnelle.
  • Jours fĂ©riĂ©s payĂ©s par l'entreprise — CongĂ©s payĂ©s tout au long de l'annĂ©e.
  • ModalitĂ©s de travail flexibles — PossibilitĂ© de tĂ©lĂ©travail selon le poste et les besoins de l'entreprise.
  • Compensation pour disponibilité — RĂ©munĂ©ration additionnelle pour les quarts de garde admissibles.


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