Senior AI Developer

3 нед. назад

136.8k–205.2k USD / yearCanadaWorldwideSeniorHybrid

cloud infrastructuredeploymentmodel servingobservabilitytelemetry

Design, build, and operate cloud infrastructure and deployment systems for multi-modal AI models and reasoning agents.

О компании

Inclusive healthcare and benefits: Comprehensive medical, dental, and vision coverage, with additional support for gender-affirming care, family and fertility planning, and travel reimbursements where care isn’t locally accessible.
Planning for the future: Traditional and Roth 401(k) options with a 2% company match.
Modern life stipends: Flexible stipends to support your learning, development, and modern life needs.

Обязанности

We are seeking a Senior AI Developer to join our computer vision (CV) Engineering team in Montreal, QC. In this role, you will design, build, and operate the cloud infrastructure, deployment systems, and supporting services that power our next generation of multi-modal models and reasoning agents.
This role is focused on productionizing LLMs, VLMs, and multi-modal reasoning systems for millions of active users. You will own the infrastructure and operational foundations for deploying, scaling, validating, monitoring, and continuously improving these systems in production. This includes model serving architectures, agent orchestration services, evaluation and validation pipelines, telemetry, observability, and developer tooling.
You will work closely with ML scientists, CV engineers, platform engineers, and SRE partners to translate advanced research systems into secure, reliable, and scalable product capabilities. This role offers an exciting opportunity to help expand the scope of the CV Engineering team into cloud-native deployment of frontier models and reasoning agents.

Требования

Bachelor’s degree in Computer Science, Engineering, or a related field.
3+ years of experience developing and operating cloud-based services, infrastructure, and APIs in production, ideally on AWS.
Experience deploying and operating production ML systems, especially LLMs, VLMs, or other large-scale model systems, including release management, evaluation, and monitoring.
Experience with observability and operational tooling such as monitoring, logging, tracing, and alerting platforms.
Demonstrated experience with CI/CD and production deployment workflows across development, staging, and production environments.
Baccalauréat en informatique, en génie ou dans un domaine connexe.
Au moins trois ans d’expérience dans le développement et l’exploitation en production de services, d’infrastructures et d’API infonuagiques, idéalement sur AWS.
Expérience du déploiement et de l’exploitation de systèmes d’apprentissage automatique en production, particulièrement des LLM, des VLM ou d’autres systèmes de modèles à grande échelle, y compris la gestion des mises en production, l’évaluation et la surveillance.
Expérience des outils d’observabilité et d’exploitation, notamment les plateformes de surveillance, de journalisation, de traçage et d’alerte.
Expérience démontrée des processus d’intégration et de déploiement continus (CI/CD) ainsi que des flux de déploiement en production dans des environnements de développement, de préproduction et de production.
Expérience des flux de développement agentique, y compris le codage et la révision assistés par l’IA, par exemple avec Claude, ainsi que de compétences ou d’agents réutilisables pour améliorer la rapidité et la qualité.
Expérience des outils de développement de LLM et d’agents, notamment LangSmith, LangChain, LangGraph ou MLflow.
Expérience des systèmes d’inférence soutenus par GPU, de l’optimisation du service des modèles et de la mise à l’échelle pour des applications sensibles à la latence.
Expérience du déploiement ou de l’intégration d’API de modèles hébergés comme Anthropic, Gemini ou Bedrock.
Expérience de la conception de systèmes de validation et de télémétrie pour l’IA générative, notamment les tests de régression, la notation de la qualité et la surveillance en production.
Expérience des services conteneurisés et des technologies d’orchestration comme Docker, Kubernetes, ECS ou EKS.
Expérience des outils d’orchestration des flux de travail comme Temporal ou Step Functions.
Expérience de Databricks ou de plateformes similaires pour les données, l’expérimentation, l’évaluation ou l’exploitation de plateformes d’apprentissage automatique.
Expérience de la gestion des identités et des accès (IAM), de la gestion des secrets, du chiffrement et des contrôles infonuagiques axés sur la conformité.
Expérience de l’infrastructure en tant que code, particulièrement Terraform, ainsi que de l’infrastructure pour les agents, notamment l’orchestration, l’utilisation des outils, le contrôle de l’exécution, la gestion de la mémoire et de l’état et les garde-fous.

Будет плюсом

Experience using agentic development workflows, including AI-assisted coding and review (e.g. via Claude), plus reusable skills or agents to improve velocity and quality.
Experience with LLM and agent development tooling such as LangSmith, LangChain, LangGraph, or MLflow.
Experience with GPU-backed inference systems, model serving optimization, and scaling for latency-sensitive applications.
Experience deploying or integrating hosted model APIs such as Anthropic, Gemini, or Bedrock.
Experience building validation and telemetry systems for generative AI, including regression testing, quality scoring, and production monitoring.
Experience with containerized services and orchestration technologies such as Docker, Kubernetes, ECS, or EKS.
Experience with workflow orchestration tools such as Temporal or Step Functions.
Experience with Databricks or similar platforms for data, experimentation, evaluation, or ML platform operations.
Experience with IAM, secrets management, encryption, and compliance-minded cloud controls.
Experience with infrastructure as code, especially Terraform, and agent infrastructure such as orchestration, tool use, execution control, memory/state handling, and guardrails.

Другое

We believe that remote work and in-person work have their own advantages and disadvantages, and we want to be able to leverage the best of both worlds. Employees in hybrid roles are required to be in the office 3 days/week.
Deploy and Operate Multi-Modal Models at Scale: Build and maintain production systems for serving LLMs, VLMs, and other multi-modal models with high reliability, low latency, and cost efficiency.
Build Validation and Evaluation Systems: Work with ML Scientists and QA to create robust offline and online evaluation pipelines for reasoning quality, model behavior, hallucination risk, policy compliance, latency, and regression detection.
Validate and Monitor Quality: Ensure reasoning systems are working as expected in long tail cases in-the-wild, ensuring that exceptions are caught early.
Develop Reasoning Agent Infrastructure: Work with other engineers and SRE to develop the orchestration, state management, tool execution, guardrails, and supporting backend services and infrastructure required to run reasoning agents safely and effectively in production.
Establish Telemetry and Observability: Design dashboards, traces, logs, alerts, and performance analytics for model inference and agent workflows using modern monitoring platforms.
Improve Reliability, Performance, and Cost: Optimize throughput, capacity, fallback behavior, model routing, and infrastructure utilization to support millions of active users.
Adopt and Evangelize Best Practices: Evaluate emerging tools, frameworks, and deployment patterns for LLM and agent ops, and help the team standardize on effective practices.
Ensure Security and Compliance: Implement security controls, access patterns, and operational safeguards that protect user data and support responsible production use of generative AI systems.
At , we’re using technology to scale and automate the delivery of healthcare – starting with musculoskeletal (MSK) conditions, which affect over 1.7 billion people worldwide. With an AI-powered, human-centered care model, leverages cutting-edge technology to improve outcomes, experiences, and costs to help people move beyond their pain.
Our platform addresses a broad spectrum of MSK care – from acute injury, to chronic pain, to post-surgical rehabilitation – through personalized, evidence-based care. As the preferred partner to 50+ health plans, PBMs, and other ecosystem partners, is available to over 20 million people across more than 2,550 employers. The company is headquartered in San Francisco with additional offices in Montreal and Bangalore. Learn more at.
is an equal opportunity employer and prohibits discrimination and harassment of any kind. We make employment decisions without regard to race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity, national origin, age, veteran status, disability status, pregnancy, or any other basis protected by federal, state, or local law. We also consider qualified applicants regardless of criminal histories, consistent with legal requirements.
We provide reasonable accommodations for candidates with disabilities. If you need assistance or an accommodation due to a disability, please let your recruiter know. By submitting your application, you acknowledge that we will use your personal data as outlined in our personnel and candidate privacy policy .
Nous sommes à la recherche d’une personne développeuse principale en IA pour se joindre à notre équipe d’ingénierie en vision par ordinateur (CV) à Montréal, au Québec. Dans ce rôle, vous concevrez, développerez et exploiterez l’infrastructure infonuagique, les systèmes de déploiement et les services de soutien qui propulsent notre prochaine génération de modèles multimodaux et d’agents de raisonnement.
Ce rôle est axé sur la mise en production de grands modèles de langage (LLM), de modèles de vision et de langage (VLM) ainsi que de systèmes de raisonnement multimodaux pour des millions de personnes utilisatrices actives. Vous serez responsable de l’infrastructure et des fondations opérationnelles nécessaires au déploiement, à la mise à l’échelle, à la validation, à la surveillance et à l’amélioration continue de ces systèmes en production. Cela comprend les architectures de service des modèles, les services d’orchestration des agents, les pipelines d’évaluation et de validation, la télémétrie, l’observabilité et les outils pour les développeuses et développeurs.
Vous travaillerez en étroite collaboration avec des scientifiques en apprentissage automatique, des ingénieures et ingénieurs en vision par ordinateur, des ingénieures et ingénieurs de plateforme ainsi que des partenaires SRE afin de transformer des systèmes de recherche avancés en fonctionnalités de produit sécurisées, fiables et évolutives. Ce poste offre une occasion stimulante de contribuer à élargir le mandat de l’équipe d’ingénierie en vision par ordinateur pour y inclure le déploiement infonuagique de modèles de pointe et d’agents de raisonnement
Nous croyons que le travail à distance et le travail en personne comportent chacun leurs avantages et leurs inconvénients. Nous voulons tirer le meilleur parti des deux approches. Les personnes occupant un poste hybride doivent travailler au bureau trois jours par semaine.
Déployer et exploiter des modèles multimodaux à grande échelle : concevoir et maintenir des systèmes de production permettant de servir des LLM, des VLM et d’autres modèles multimodaux avec un haut niveau de fiabilité, une faible latence et une utilisation efficace des coûts.
Concevoir des systèmes de validation et d’évaluation : collaborer avec les scientifiques en apprentissage automatique et l’équipe d’assurance qualité afin de créer des pipelines robustes d’évaluation hors ligne et en ligne pour la qualité du raisonnement, le comportement des modèles, le risque d’hallucination, la conformité aux politiques, la latence et la détection des régressions.
Valider et surveiller la qualité : vous assurer que les systèmes de raisonnement fonctionnent comme prévu dans les cas atypiques et les scénarios à longue traîne en conditions réelles, afin que les exceptions soient détectées rapidement.
Développer l’infrastructure des agents de raisonnement : travailler avec d’autres ingénieures et ingénieurs ainsi qu’avec l’équipe SRE pour développer l’orchestration, la gestion de l’état, l’exécution des outils, les garde-fous et les services backend et l’infrastructure de soutien nécessaires pour exécuter des agents de raisonnement de façon sécuritaire et efficace en production.
Mettre en place la télémétrie et l’observabilité : concevoir des tableaux de bord, des traces, des journaux, des alertes et des analyses de performance pour l’inférence des modèles et les flux de travail des agents à l’aide de plateformes modernes de surveillance.
Améliorer la fiabilité, la performance et les coûts : optimiser le débit, la capacité, le comportement de reprise, le routage des modèles et l’utilisation de l’infrastructure afin de soutenir des millions de personnes utilisatrices actives.
Adopter et promouvoir les pratiques exemplaires : évaluer les outils, les cadres de développement et les modèles de déploiement émergents pour l’exploitation des LLM et des agents, et aider l’équipe à normaliser les pratiques efficaces.
Assurer la sécurité et la conformité : mettre en œuvre des contrôles de sécurité, des modèles d’accès et des mesures de protection opérationnelles qui protègent les données des personnes utilisatrices et favorisent une utilisation responsable des systèmes d’IA générative en production.
Chez , nous utilisons la technologie pour déployer et automatiser les soins de santé à grande échelle, en commençant par les troubles musculosquelettiques (MSK), qui touchent plus de 1,7 milliard de personnes dans le monde. Grâce à un modèle de soins alimenté par l’IA et centré sur la personne, mise sur une technologie de pointe pour améliorer les résultats, l’expérience et les coûts des soins afin d’aider les gens à aller au-delà de leur douleur.
Notre plateforme couvre un large éventail de soins MSK, des blessures aiguës à la douleur chronique, en passant par la réadaptation postopératoire, grâce à des soins personnalisés fondés sur des données probantes. À titre de partenaire privilégié de plus de 50 régimes d’assurance maladie, gestionnaires de prestations pharmaceutiques et autres partenaires de l’écosystème, est accessible à plus de 20 millions de personnes dans plus de 2 550 entreprises. L’entreprise a son siège social à San Francisco et possède également des bureaux à Montréal et à Bangalore. Pour en savoir plus, consultez.
Soins de santé et avantages sociaux inclusifs : couverture complète des soins médicaux, dentaires et de la vue, avec un soutien additionnel pour les soins d’affirmation de genre, la planification familiale et les traitements de fertilité, ainsi que le remboursement des frais de déplacement lorsque les soins ne sont pas accessibles localement.
Préparer l’avenir : Commencez à épargner pour la retraite avec notre régime REER, avec une contribution équivalente de l'employeur de 2 %..
Allocations pour la vie moderne : allocations flexibles pour soutenir votre apprentissage, votre développement et vos besoins du quotidien.
est un employeur qui souscrit au principe de l’égalité des chances et interdit toute forme de discrimination et de harcèlement. Nous prenons nos décisions d’emploi sans égard à la race, à la couleur, à la religion, au sexe, à l’orientation sexuelle, à l’identité de genre, à l’origine nationale, à l’âge, au statut d’ancien combattant, à la situation de handicap, à la grossesse ou à tout autre motif protégé par les lois fédérales, étatiques ou locales. Nous examinons également les candidatures de personnes qualifiées, quels que soient leurs antécédents judiciaires, conformément aux exigences légales.
Nous offrons des mesures d’adaptation raisonnables aux personnes candidates en situation de handicap. Si vous avez besoin d’aide ou d’une mesure d’adaptation en raison d’un handicap, veuillez en informer votre personne recruteuse. En soumettant votre candidature, vous reconnaissez que nous utiliserons vos données personnelles conformément à notre Politique de confidentialité du personnel et des personnes candidates .
Beware of Phishing Attempts: We've noticed an increase in phishing where fraudsters impersonate employees and send fake job offers to steal sensitive information. We'll never ask for financial details during the hiring process and only use "@ " emails. If you receive a suspicious offer, stop communication and report it to the US FBI Internet Crime Complaint Center. To verify an email from our recruiting team, forward it to security@.