What we are looking for
You won't just use AI tools, you will design, build, and run practical AI systems and the secure infrastructure they depend on. This is hands-on work: deploying AI tools and models in a governed on-premises environment, integrating them with our business systems, and designing operational workflows that combine AI automation with human judgment where it matters.
The near-term focus is practical: finding friction in day-to-day operations and removing it. That means putting readily available AI tools to work, adapting models and RAG pipelines on company data, and building human-in-the-loop workflows that improve efficiency, consistency, and scalability.
You will be our first dedicated AI hire, working alongside a team of software developers and setting the technical direction for how AI is built, deployed, and governed. You will report to the Head of Strategic Operations and work closely with the Operations, Software Development and IT teams. Governance, security, and practical impact are the standards everything is measured against.
Responsibilities:
- Deploy, run, and maintain AI tools and models in a secure on-premises environment, with cloud AI used selectively where data sensitivity allows.
- Build RAG pipelines, adapt models, and structure company data so AI outputs are accurate, grounded, and useful for specific business needs.
- Design and implement operational workflows that integrate AI automation, business systems, and human oversight.
- Integrate agentic AI with ERP, Microsoft 365, internal applications, APIs, and other business systems.
- Partner with internal teams across the value chain to map manual workflows, identify friction, and translate them into technical automation blueprints.
- Establish practical AI governance, including acceptable-use standards, data classification, approved tools, safeguards, and auditability.
- Enable employees through training, use-case intake, rollout support, and adoption of the tools you build.
- Scope and manage external consultants when needed, while keeping ownership, knowledge, and IP inside the organization.
Qualifications :
Core Engineering
- 5+ years building and deploying production-grade AI or software solutions with strong security, infrastructure, and architecture discipline.
- Strong Python development skills (required).
- JavaScript, HTML, and CSS (asset).
- Sound architectural judgment; you build systems that are clean, maintainable, and built to last.
- Bachelor’s degree in Computer Science, Software Engineering, or a related field.
AI and Applied Machine Learning
- Hands-on experience deploying and running local AI models.
- Practical experience tuning, adapting, or fine-tuning models for specific tasks.
- RAG pipelines, embeddings, and vector databases.
- AI agents and agentic frameworks (LangChain / LangGraph), tool calling, Model Context Protocol (MCP), and governed AI workflow design.
- Human-in-the-loop design; knowing where AI can act autonomously and where people must stay in control.
- Prompt and context engineering.
- Structured outputs (JSON schemas, function and tool calling) for reliable, machine-readable AI responses.
- AI guardrails, data classification, and responsible AI practices.
- Model evaluation and benchmarking; selecting the right model for the right task.
- Managing API costs, token usage, and rate limits across LLM providers.
Infrastructure and Security
- On-premises AI deployment for sensitive information and data.
- Enterprise data security; you understand what it means for data to leave a network and design accordingly (required).
- Observability, audit logging, and telemetry; systems must be monitored and reviewable (required).
- Azure cloud services (asset).
Integration and Systems
- REST API integration with enterprise business applications and ERP systems (required).
- Microsoft 365 ecosystem, Microsoft Graph API, Teams bot development, and Copilot Studio (asset).
- ERP experience (asset).
- Enterprise workflow automation platforms (Workato, Epicor Automation Studio, n8n, or similar)sss
Working With Data
- Comfort preparing and cleaning messy documents and datasets so they can be used reliably in AI pipelines (required).
- Practical data tooling such as pandas or SQL (asset).
- Statistical literacy to interpret model output critically and recognize when a result should not be trusted (asset).
How You Work :
- Maintains clear documentation for AI pipelines, integrations, agent logic, and governance runbooks.
- Stays current with the AI landscape and can judge what is actually worth adopting.
- Navigates the legal, ethical, and security implications of AI with good judgment.
- Communicates complex technical concepts clearly to non-technical and senior stakeholders.
- Self-directed and effective in a greenfield environment, with the confidence to build from scratch without an established playbook.
- Experience in manufacturing or operational environments is a strong asset.
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Ce que nous recherchons
Vous ne vous contenterez pas d’utiliser des outils d’IA : vous concevrez, développerez et exploiterez des systèmes d’intelligence artificielle concrets ainsi que l’infrastructure sécurisée sur laquelle ils reposent. Il s’agit d’un rôle très opérationnel : déployer des outils et des modèles d’IA dans un environnement local (on-premises) gouverné, les intégrer à nos systèmes d’affaires et concevoir des flux de travail combinant l’automatisation par l’IA et le jugement humain là où cela est nécessaire.
À court terme, l’objectif est avant tout pratique : identifier les frictions dans les opérations quotidiennes et les éliminer. Cela implique de mettre à profit des outils d’IA disponibles sur le marché, d’adapter des modèles et des pipelines RAG aux données de l’entreprise, et de construire des processus « humain dans la boucle » (human-in-the-loop) qui améliorent l’efficacité, la cohérence et la capacité d’évolution.
Vous serez notre première ressource entièrement dédiée à l’IA. Vous travaillerez aux côtés d’une équipe de développeurs logiciels et définirez l’orientation technique de la façon dont l’IA est conçue, déployée et gouvernée au sein de l’entreprise. Vous relèverez du directeur des opérations stratégiques et collaborerez étroitement avec les équipes des opérations, du développement logiciel et des technologies de l’information. La gouvernance, la sécurité et l’impact concret seront les critères de référence pour toutes vos initiatives.
Responsabilités :
- Déployer, exploiter et maintenir des outils et modèles d’IA dans un environnement local sécurisé, en utilisant les services infonuagiques d’IA uniquement lorsque la sensibilité des données le permet.
- Concevoir des pipelines RAG, adapter des modèles et structurer les données de l’entreprise afin de produire des résultats précis, contextualisés et adaptés aux besoins d’affaires.
- Concevoir et mettre en œuvre des flux de travail opérationnels intégrant l’automatisation par l’IA, les systèmes d’entreprise et la supervision humaine.
- Intégrer des agents d’IA aux systèmes ERP, à Microsoft 365, aux applications internes, aux API et aux autres systèmes d’affaires.
- Collaborer avec les équipes internes de l’ensemble de la chaîne de valeur afin de cartographier les processus manuels, identifier les points de friction et les transformer en solutions d’automatisation.
- Mettre en place un cadre de gouvernance de l’IA comprenant les standards d’utilisation, la classification des données, les outils approuvés, les mécanismes de contrôle et les exigences d’auditabilité.
- Accompagner les employés grâce à la formation, à l’analyse des cas d’usage, au soutien au déploiement et à l’adoption des outils développés.
- Encadrer et gérer des consultants externes lorsque nécessaire, tout en conservant à l’interne la propriété, les connaissances et la propriété intellectuelle.
Qualifications :
Ingénierie logicielle (compétences de base)
- Plus de 5 années d’expérience dans le développement et le déploiement de solutions d’IA ou de logiciels en production, avec une solide expertise en sécurité, infrastructure et architecture.
- Excellentes compétences en développement Python (obligatoire).
- Connaissances en JavaScript, HTML et CSS (atout).
- Bon jugement architectural; capacité à concevoir des systèmes propres, maintenables et durables.
- Baccalauréat en informatique, génie logiciel ou domaine connexe.
IA et apprentissage automatique appliqué
- Expérience pratique du déploiement et de l’exploitation de modèles d’IA locaux.
- Expérience dans l’ajustement, l’adaptation ou l’optimisation (fine-tuning) de modèles pour des tâches spécifiques.
- Maîtrise des pipelines RAG, des embeddings et des bases de données vectorielles.
- Expérience avec les agents d’IA et les frameworks agentiques (LangChain, LangGraph), l’appel d’outils (tool calling), le Model Context Protocol (MCP) et la conception de flux de travail IA gouvernés.
- Compréhension des approches « humain dans la boucle » et des situations où l’IA peut agir de manière autonome ou nécessite une validation humaine.
- Expertise en ingénierie de prompts et en ingénierie du contexte.
- Utilisation de sorties structurées (schémas JSON, fonctions et appels d’outils) pour produire des réponses fiables et exploitables par les systèmes.
- Connaissance des mécanismes de contrôle de l’IA, de la classification des données et des pratiques responsables en matière d’intelligence artificielle.
- Expérience en évaluation comparative (benchmarking) de modèles et capacité à sélectionner le modèle approprié selon le cas d’usage.
- Gestion des coûts d’API, de la consommation de jetons (tokens) et des limites de débit auprès de différents fournisseurs de LLM.
Infrastructure et sécurité
- Expérience de déploiement d’IA sur site (on-premises) pour les données sensibles.
- Excellente compréhension de la sécurité des données en environnement d’entreprise et des implications liées à la sortie des données hors du réseau (obligatoire).
- Maîtrise des pratiques d’observabilité, de journalisation d’audit et de télémétrie; les systèmes doivent être surveillés et auditables (obligatoire).
- Connaissance des services infonuagiques Azure (atout).
Intégration et systèmes
- Expérience en intégration d’API REST avec des applications d’entreprise et des systèmes ERP (obligatoire).
- Connaissance de l’écosystème Microsoft 365, de l’API Microsoft Graph, du développement de robots Teams et de Copilot Studio (atout).
- Expérience avec les systèmes ERP (atout).
- Expérience avec les plateformes d’automatisation des flux de travail d’entreprise (Workato, Epicor Automation Studio, n8n ou équivalent).
Gestion et exploitation des données
- Aisance à préparer, nettoyer et structurer des documents et ensembles de données désorganisés afin de les rendre utilisables dans des pipelines d’IA (obligatoire).
- Connaissance d’outils d’analyse de données tels que pandas ou SQL (atout).
- Solides notions statistiques permettant d’interpréter de manière critique les résultats des modèles et de reconnaître les situations où ceux-ci ne sont pas fiables (atout).
Votre façon de travailler :
- Maintient une documentation claire pour les pipelines d’IA, les intégrations, la logique des agents et les procédures de gouvernance.
- Se tient continuellement à jour sur les avancées de l’IA et sait distinguer les technologies réellement pertinentes de celles qui le sont moins.
- Évalue avec discernement les implications légales, éthiques et sécuritaires de l’intelligence artificielle.
- Communique clairement des concepts techniques complexes à des interlocuteurs non techniques ou à la haute direction.
- Fait preuve d’autonomie et d’efficacité dans un environnement en construction (« greenfield »), avec la capacité de bâtir des solutions à partir de zéro.
- Une expérience en milieu manufacturier ou dans un environnement opérationnel constitue un atout important.
Benefits:
- Casual dress
- Dental care
- Disability insurance
- Employee assistance program
- Extended health care
- Flexible schedule
- Life insurance
- On-site parking
- Paid time off
- Vision care
Work Location: Hybrid remote in Montréal, QC
