About The Role

Poste temporaire d’une durée de 12 mois, possibilité de prolongation.

La Direction Écosystème de surveillance en sécurité de l’information recherche actuellement un(e) Développeur(euse) DevOps IA/ML afin de rejoindre son équipe responsable de l’industrialisation, de la gouvernance et de l’évolution des capacités IA de l’organisation. Vous évoluerez dans un environnement cloud moderne où la performance, la sécurité, la conformité et l’automatisation des plateformes sont essentielles pour soutenir les solutions d’intelligence artificielle générative (GenAI) et les modèles de langage (LLM) destinés aux secteurs stratégiques de l’entreprise. À titre de Développeur(se) vous serez responsable de mettre en place et de faire évoluer les pratiques d’ingénierie permettant le développement, le déploiement et l’exploitation efficaces des capacités IA du Bureau de la Sécurité. Vous travaillerez en étroite collaboration avec l’Architecte IA et les membres de l’escouade LLMOps afin d’assurer la fiabilité, la sécurité et l'automatisation de l'ensemble des composantes de la plateforme. Dans ce rôle, vous agirez comme facilitateur technologique de l’escouade LLMOps en fournissant des fondations robustes, automatisées et sécuritaires permettant aux équipes d’architecture et d’ingénierie de livrer rapidement des solutions IA fiables et conformes. Vous contribuerez directement à l'établissement d'une culture d'amélioration continue et d'excellence opérationnelle au sein du Bureau de la Sécurité. Plus spécifiquement, vous serez amené(e) à :

Concevoir, mettre en place et maintenir les pipelines d’intégration et de déploiement continus (CI/CD) soutenant le développement et la mise en production des solutions IA et GenAI
Automatiser le déploiement de l’infrastructure, des services applicatifs, des composantes de données et des services d’inférence en utilisant les principes d’Infrastructure as Code (IaC)
Mettre en œuvre les meilleures pratiques DevSecOps afin d’intégrer les contrôles de sécurité, de conformité et de qualité à l'ensemble du cycle de développement
Assurer la gestion, l’évolution et la fiabilité des environnements de développement, d’essais et de production supportant les capacités IA du Bureau de la Sécurité
Développer et maintenir les mécanismes d’observabilité, de journalisation, de surveillance et d’alerte permettant de garantir la disponibilité et la performance des services
Collaborer avec les équipes de plateforme, de sécurité, de données et d’ingénierie afin de standardiser les pratiques de déploiement et d’exploitation
Optimiser les processus de livraison afin de réduire les délais de mise en production et d'améliorer la qualité des déploiements
Contribuer à la mise en place des fondations technologiques nécessaires à l'adoption des pratiques MLOps et LLMOps
Participer à l'amélioration continue des outils, des processus et des standards d'ingénierie utilisés par l’escouade
Assurer la documentation, le partage de connaissances et l'accompagnement des équipes dans l'adoption des meilleures pratiques d'automatisation et d'exploitation.

Ce que nous offrons*

Salaire concurrentiel et boni annuel
4 semaines de vacances flexibles dès la première année
Régime de retraite à prestations déterminées qui assure un revenu prévisible et stable durant toute la retraite
Régime d’assurance collective incluant des services de télémédecine
Remboursement des frais liés à la santé, au bien-être et à de l’équipement pour le télétravail

*Les avantages sont applicables en fonction des critères d’admissibilité.

#LI-Hybrid

Ce que vous mettrez à profit

Baccalauréat en informatique, génie logiciel, génie informatique ou dans une discipline appropriée
Un minimum de quatre ans d’expérience pertinente en DevOps, Cloud Engineering, Platform Engineering ou Site Reliability Engineering (SRE)
Veuillez noter que d’autres combinaisons de formation et d’expérience pertinentes pourraient être considérées
Connaissance du français nécessaire
Expertise avec Azure, Databricks et les services de plateforme de données
Expertise avec Docker, Kubernetes et les architectures distribuées
Maîtrise des pratiques CI/CD, GitOps et Infrastructure as Code
Connaissance dans l'automatisation du cycle de vie des solutions de données, ML, MLOps ou LLMOps
Connaissance en automatisation des déploiements de modèles, d'API, d'applications et de services d'inférence
Connaissance des outils MLOps et LLMOps tels que MLflow, Azure Machine Learning, LangChain, OpenAI, Azure AI
Connaissance de Python, YAML, Git et des outils d'automatisation

Équité, diversité, inclusion et accessibilité

Chez Desjardins, on croit à l’équité, à la diversité et à l’inclusion. Nous nous engageons à accueillir toutes les personnes, à les considérer et à les valoriser pour ce qu’elles sont, à nous enrichir de leurs différences et de leur unicité et, surtout, à leur offrir un environnement de travail où elles seront bien. Pour nous, la discrimination, peu importe ses formes, c’est tolérance zéro! Nous croyons en l’importance que nos équipes soient le reflet de la diversité de nos membres, de notre clientèle et des communautés que nous servons.

Si vous avez besoin d’assistance pour rendre plus accessible le processus de recrutement ou le poste pour lequel vous postulez, veuillez nous en informer. Des mesures d’aménagement seront offertes aux personnes qui en font la demande à n’importe quelle étape du processus de recrutement.

Syndicat (si admissible)

Famille d'emplois

Données (GF)

Date de fin d'affichage

2026-09-17