Ingénieur senior en Machine Learning - Asset Intelligence
MaintainXMontreal, Toronto, VancouverPosted 9 March 2026
Tech Stack
Job Description
MaintainX est la première plateforme mobile au monde dédiée à la gestion des actifs et des tâches dans les environnements industriels et de première ligne. Nous proposons une solution moderne, basée sur l'IoT et le cloud, qui facilite la maintenance, la sécurité et l'exploitation des équipements et installations physiques.
Nous aidons plus de 12 000 organisations, dont Duracell, Univar Solutions, Titan America, McDonald's, Brenntag, Cintas, Xylem et Shell, à atteindre l'excellence opérationnelle et la fiabilité à grande échelle.
À la suite de notre série D de 150 millions de dollars menée par Bain Capital Ventures, Bessemer Ventures, August Capital, Amity Ventures et Ridge Ventures, MaintainX a levé un total de 254 millions de dollars, valorisant la société à 2,5 milliards de dollars.
Alors que nous entrons dans notre prochaine phase de croissance, nous investissons massivement dans l'IA/ML, les LLM et l'IoT industriel afin de transformer le mode de fonctionnement des équipes de première ligne, en prédisant les pannes avant qu'elles ne se produisent, en automatisant les flux de travail et en intégrant l'intelligence dans chaque actif et chaque procédure.
Le poste
Nous recherchons un ingénieur senior en apprentissage automatique appliqué hautement qualifié et motivé pour orienter la direction technique et l'architecture de nos initiatives en matière de maintenance prédictive et d'intelligence des actifs.
Vous combinerez une expertise approfondie en apprentissage automatique avec de solides compétences en génie logiciel et en leadership. Vous encadrerez des ingénieurs, développerez des systèmes et piloterez la feuille de route pour l'intelligence de maintenance basée sur l'IA sur des milliers de sites industriels.
Ce poste se situe à la croisée de l'architecture d'apprentissage automatique, des systèmes de données IoT et de l'impact des produits, et constitue le fondement de la stratégie d'IA prédictive et générative de MaintainX.
Ce que vous ferez:
Diriger la direction technique pour la maintenance prédictive, la détection des anomalies et l'intelligence alimentée par LLM dans tous les produits MaintainX.
Concevoir des systèmes ML de bout en bout, de l'ingestion des données et de l'ingénierie des fonctionnalités à la formation, au déploiement et à la surveillance des modèles.
Encadrer une équipe croissante d'ingénieurs ML et de données, en inculquant les meilleures pratiques en matière d'expérimentation, d'évaluation et de gestion du cycle de vie des modèles.
Collaborer avec les responsables des produits et de l'ingénierie afin d'aligner la feuille de route de l'IA sur les besoins des clients et les objectifs commerciaux.
Concevoir des boucles de données et de rétroaction fiables qui relient la télémétrie des clients et les commentaires des opérateurs au réentraînement des modèles.
Optimiser les performances grâce à des techniques telles que la quantification, la distillation et le service d'inférence évolutif.
Travailler avec des frameworks LLM (LangChain, LlamaIndex, Hugging Face) pour créer des systèmes de raisonnement et des flux de travail agentifs pour l'intelligence des actifs et du travail.
S'assurer que l'infrastructure ML répond aux normes de production en matière de latence, de fiabilité, d'explicabilité et de sécurité.
À propos de vous:
Plus de 7 ans d'expérience dans le domaine du machine learning, de la science des données ou de l'IA appliquée.
Expertise en Python et excellente maîtrise de PyTorch, TensorFlow et des piles ML cloud (AWS, Databricks ou similaires).
Expérience avérée dans le déploiement à grande échelle de systèmes ML de production, et pas seulement de prototypes.
Solide expérience en LLM, modélisation de séries chronologiques et détection d'anomalies pour les données du monde réel.
Capacité avérée à diriger les décisions architecturales, à encadrer les ingénieurs et à collaborer avec les équipes chargées des produits, des données et des plateformes.
Connaissance des outils MLO ... (truncated, view full listing at source)
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