Job Description

Alteo is looking for a Python/NLP Developer for a permanent position based in Montreal.

• Maintain and implement new features in our search engine.
• Develop and maintain a click analytics system to learn user preferences.
• Design and improve an intelligent search assistant based on LLM models to assist users with their queries.
• Optimize the backend systems responsible for processing data and enriching the AI models used in search.
• Collaborate with NLP researchers, data scientists, and domain experts to experiment, test, and continuously improve our systems.
• Participate in benchmarking campaigns to measure performance (accuracy, recall, response time, etc.) and optimize systems based on the results obtained.
• Explore, design, and evaluate new approaches in NLP, such as prompt optimization, reinforcement learning, or hybrid symbolic/neural approaches.

Profile:

• DEC/BAC in IT, Software Engineering or equivalent
• 3+ years of relevant experience.
• Professional experience in machine learning (ML) and natural language processing (NLP), best practices in experimentation and optimization, MLFlow, etc.
• Knowledge of modern language models (LLM), how they work, and how they are used via prompting (prompt engineering) or fine-tuning. 
• Experience in Python (and/or Java) programming in a data processing and AI context.
• Proficiency in common tools and libraries: LLM APIs for text completion with function calls (tool use), streaming, “chain of thoughts,” structured outputs, etc.
• Understanding of classic and modern information retrieval (IR) methods, including TF-IDF, BM25, dense retrieval, RAG, etc.
• Familiarity with collaborative software development tools: Git, CI/CD, containers, etc.
• Ability to independently set up reproducible experiments (experimentation, A/B testing, performance logging, etc.).
• Experience with large-scale production systems or microservice-oriented architectures (an asset).
• Interest in conversational interfaces and intelligent assistants (an asset).
• Tech stack: AWS infrastructure: EC2, ECS Fargate, RDS, S3; GitHub, Jenkins, SonarQube, Jira, and Confluence cloud; Windows, Linux, and MacOS work environments.

Alteo est à la recherche d'un Développeur Python/NLP pour un poste permanent basé à Montréal.

• Maintenir et implanter de nouvelles fonctionnalités dans notre moteur de recherche. 
• Développer et maintenir un système d’analytique de clics permettant l’apprentissage des préférences utilisateurs.
• Concevoir et améliorer un assistant de recherche intelligent basé sur des modèles LLM, pour assister l’utilisateur dans ses requêtes. 
• Optimiser les systèmes de backend responsables du traitement des données et de l’enrichissement des modèles d’IA utilisés dans la recherche. 
• Collaborer avec des chercheurs en NLP, des scientifiques de données et des experts du domaine pour expérimenter, tester et améliorer continuellement nos systèmes.
• Participer à des campagnes de benchmarking pour mesurer la performance (précision, rappel, temps de réponse, etc.) et optimiser les systèmes en fonction des résultats obtenus. 
• Explorer, concevoir et évaluer de nouvelles approches en NLP, telles que l’optimisation de prompts, l’apprentissage par renforcement ou les approches hybrides symbolique / neurale.

Profil:

• DEC/BAC en TI, Ingénierie logicielle ou l'équivalent
• 3+ années d’expérience pertinente.
• Expérience professionnelle en apprentissage machine (ML) et traitement automatique du langage naturel (NLP), les bonnes pratiques d’expérimentation et d’optimisation, MLFlow, etc. 
• Connaissance des modèles de langage modernes (LLM), de leur fonctionnement, de leur utilisation via prompting (prompt engineering) ou fine-tuning. 
• Expérience en programmation Python (et/ou Java) dans un contexte de traitement de données et d’IA. 
• Maîtrise des outils et bibliothèques courants : APIs LLM de complétion texte avec appel de fonction (tool use), streaming, “chain of thoughts”, sorties structurées, etc.
• Compréhension des méthodes classiques et modernes de recherche d’information (IR), y compris TF-IDF, BM25, dense retrieval, RAG, etc.
• Familiarité avec les outils de développement logiciel collaboratif : Git, CI/CD, conteneurs, etc. 
• Autonomie dans la mise en place d’expériences reproductibles (expérimentation, A/B testing, logging des performances...).
• Expérience avec des systèmes de production à grande échelle ou des architectures orientées micro-services (atout).
• Intérêt pour les interfaces conversationnelles et les assistants intelligents (atout).
• Stack techno: Infrastructure AWS: EC2, ECS Fargate, RDS, S3; GitHub, Jenkins, SonarQube, Jira et Confluence cloud; Environnements de travail Windows, Linux et MacOS.

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