Machine Learning Engineer

Job description

At ALS, we encourage you to dream big. When you join us, you’ll be part of a global team harnessing the power of scientific testing and data-driven insights to build a healthier future. French and English versions below / Versions française et anglaise ci-dessous À propos du poste: Nous recherchons un(e) ingénieur(e) en apprentissage automatique (Machine Learning) pour développer et appliquer des techniques analytiques et d’apprentissage automatique avancées afin de renforcer les capacités scientifiques d’ALS Canada ltée. Vous travaillerez concrètement avec des ensembles de données complexes, des méthodes computationnelles et des cadres d’IA modernes pour fournir des informations fondées sur les données et des solutions prêtes pour la mise en production. Pour ce poste, nous cherchons une personne flexible, scientifique et résolveuse de problèmes, capable d’explorer, de modéliser et d’opérationnaliser des données provenant de sources diverses. Vous serez responsable d’analyser des données de signaux, d’images, spectrales et de capteurs; de construire et d’évaluer des modèles d’apprentissage automatique; et de soutenir le déploiement de ces modèles dans des applications infonuagiques et Web. Vous collaborerez étroitement avec des expert(e)s du domaine, des ingénieur(e)s et des client(e)s afin de traduire les exigences scientifiques et d’affaires en solutions analytiques fiables, évolutives et innovantes. A propos du poste: Collaborer avec des expert(e)s du domaine et des client(e)s pour transformer les besoins scientifiques et d’affaires en énoncés de problèmes clairs, indicateurs de succès et plans de livraison. Ingest(er), nettoyer et analyser des ensembles de données complexes (p. ex., signaux, mesures spectrales, images et données de capteurs/IoT) afin de soutenir la modélisation et la prise de décision. Concevoir, entraîner, valider et itérer des modèles d’apprentissage automatique à l’aide de cadres modernes, en mettant l’accent sur la robustesse et une performance mesurable. Déployer des modèles sur Azure et les intégrer aux flux de travail de production au moyen d’API et de services fiables. Concevoir et maintenir des pipelines ML reproductibles pour l’entraînement, l’évaluation, la mise en version (release) et la surveillance. Mettre en place le CI/CD pour les services et pipelines ML (Azure DevOps/GitHub Actions) et gérer les environnements via l’infrastructure en tant que code (Terraform/Bicep). Concevoir et maintenir des services backend, des API et des pipelines de données qui prennent en charge l’inférence, l’accès aux données et l’intégration des systèmes. Surveiller et améliorer les systèmes en production en suivant la qualité des modèles, la dérive, la latence, la fiabilité et les coûts; diagnostiquer les problèmes et prévenir les régressions. Optimiser le traitement des données à grande échelle et l’efficacité, en conciliant performance, maintenabilité et utilisation des ressources. Lire et appliquer la recherche pertinente aux travaux de R-D, reproduire des méthodes et les adapter aux contraintes du monde réel. Planifier et réaliser des expérimentations logicielles; collaborer au besoin avec les équipes de laboratoire sur des essais matériels/de capteurs afin de valider les résultats. Rester à l’affût des avancées en ML/IA et recommander des améliorations pratiques aux outils, processus et approches de projet. L’expérience avec Docker et les modèles de déploiement Azure (AKS/App Service/Functions) constitue un atout. Utiliser les bonnes méthodes conformément aux procédures et aux calendriers établis tout en garantissant la qualité de l'analyse ; Respecter les règles de sécurité établies et se conformer à toutes les politiques et procédures de santé et de sécurité de l'ALS ; Autres tâches assignées. Connaissances, compétences et aptitudes requises: Familiarité avec les méthodologies et outils Agile, avec une expérience de contribution aux processus de développement de produits itératifs. Excellente maîtrise de Python pour le traitement des données (pandas, NumPy), l’analyse statistique, la visualisation (matplotlib, seaborn) et l’apprentissage automatique (p. ex., PyTorch). Expérience démontrée dans l’application de techniques d’apprentissage automatique à des problèmes réels dans divers domaines. Solide compréhension de la modélisation des données, des algorithmes et des structures de données. Intérêt pour les systèmes IoT et les flux de travail de données basés sur des capteurs. Expérience dans des produits à forte intensité de données ou axés sur le ML. Capacité à travailler de façon autonome et en collaboration dans un environnement dynamique et rapide. Excellentes aptitudes en résolution de problèmes, pensée critique et communication. Solides bases en informatique théorique ou mathématique. Qualifications requises: Baccalauréat ou maîtrise en informatique, en ingénierie ou dans un domaine connexe quantitatif. Nos advantages comprennent: Régime complet d’avantages sociaux selon votre statut d’emploi (incluant couverture médicale complémentaire, soins dentaires et soins de la vue, accès aux avantages de l’entreprise, assurance vie et invalidité, régime de retraite avec contribution de l’employeur, programmes d’aide aux employé(e)s et de mieux-être). Jours de vacances additionnels selon les années de service. Soutien de l’entreprise pour la formation ou les études après 9 mois au sein de l’entreprise. Occasions d’apprentissage et de développement (accès illimité aux formations en ligne et plus encore). About the Position: We are seeking an Machine Learning Engineer to develop and apply advanced analytical and machine learning techniques that strengthen ALS Canada ltd scientific capabilities. You’ll work hands-on with complex datasets, computational methods, and modern AI frameworks to deliver data‑driven insights and production‑ready solutions. For this role, we are looking for a flexible, problem solver scientist who can explore, model, and operationalize data from diverse sources. You’ll be responsible for analyzing signal, image, spectral, and sensor data; building and evaluating machine learning models; and supporting the deployment of these models into cloud‑based and web‑based applications. You’ll collaborate closely with domain experts, engineers, and clients to translate scientific and business requirements into reliable, scalable, and innovative analytical solutions. Key Responsibilities : Partner with domain experts and clients to turn scientific and business needs into clear problem statements, success metrics, and delivery plans. Ingest, clean, and analyze complex datasets (e.g., signals, spectral measurements, images, and sensor/IoT data) to support modeling and decision-making. Build, train, validate, and iterate on machine learning models using modern frameworks, with a focus on robustness and measurable performance. Deploy models to Azure and integrate them into production workflows through reliable APIs and services. Design and maintain reproducible ML pipelines for training, evaluation, release, and monitoring. Implement CI/CD for ML services and pipelines (Azure DevOps/GitHub Actions) and manage environments with Infrastructure-as-Code (Terraform/Bicep). Design and maintain backend services, APIs, and data pipelines that support inference, data access, and system integration. Monitor and improve production systems by tracking model quality, drift, latency, reliability, and cost; troubleshoot issues and prevent regressions. Optimize data processing for scale and efficiency, balancing performance, maintainability, and resource usage. Read and apply relevant research to R&D work, reproducing methods and adapting them to real-world constraints. Plan and run software experiments; collaborate with lab teams on hardware/sensor experiments when needed to validate results. Stay current with ML/AI advances and recommend practical improvements to tools, processes, and project approaches. Experience with Docker and Azure deployment patterns (AKS/App Service/Functions) is a plus. Required Knowledge, Skills & Abilities: Strong proficiency in Python for data processing (pandas, NumPy), statistical analysis, visualization (matplotlib, seaborn), and machine learning (e.g., PyTorch). Demonstrated experience applying machine learning techniques to real‑world problems across diverse domains. Solid understanding of data modelling, algorithms, and data structures. Interest in IoT systems and sensor‑based data workflows. Experience in data-intensive or ML-driven products. Ability to work both independently and collaboratively in a dynamic, fast‑paced environment. Excellent problem‑solving, critical‑thinking, and communication skills. Strong foundation in theoretical or mathematical computer science. Required Qualifications: Bachelor’s or Master’s degree in computer science, engineering, or a related quantitative field. Our Benefits Include: Comprehensive benefit package specific to your work status (including extended medical, dental, and vision coverage, access to company perks, life and disability insurance, retirement plan with company match, employee assistance and wellness programs) Additional vacation days for years of service Business support for education or training after 9 months with the company Learning & development opportunities (unlimited access to e-learnings and more) Please note: Benefits vary based on employee status. Working at ALS The ALS team is a diverse and dedicated community united by our passion to make a difference in the world. Our values are important to us, and shape how we work, how we treat each other and how we recognise excellence. At ALS, you’ll be supported to develop new skills and reach your full potential. We invest in our people with programs and opportunities that help you build a diverse career with us. We want everyone to have a safe, flexible and rewarding career that makes a positive impact on our people, the planet and our communities. Everyone Matters ALS is proud to be an equal opportunity employer and is committed to fostering an inclusive work environment where the strengths and perspectives of each employee are both recognised and valued. Qualified candidates will be considered without regard to race, colour, religion, national origin, military or veteran status, gender, age, disabilities, sexual orientation, gender identity, pregnancy and pregnancy-related conditions, genetic information and any other characteristics protected by the law. We invite resumes from all interested parties, including women, First Nations, Metis and Inuit persons, members of minority groups, and persons living with disabilities. ALS also welcomes applications from people with all levels of ability. Reasonable adjustments to support candidates throughout the recruitment process are available upon request. Eligibility To be eligible to work at ALS you must be a Citizen or Permanent Resident of the country you are applying for, or either hold or be able to obtain, a valid working visa. How to apply Please apply on-line and provide a resume & cover letter that best demonstrate your motivation and ability to meet the requirements of this role.