AI Engineer | Ingénieur(e) en IA

(EN) Datmos brings together passionate experts who combine creativity and data to craft inspiring eCommerce experiences. Driven by a shared passion for excellence , we help visionary brands grow by aligning commerce strategy, digital experience, and technology implementation to deliver innovative, data-driven digital commerce solutions. (FR) Datmos réunit des experts passionnés qui combinent créativité et data pour imaginer des expériences e-commerce inspirantes.Portés par une même passion pour l’excellence , nous aidons les marques à croître en alignant stratégie commerciale, expérience numérique et mise en œuvre technologique, afin de livrer des solutions de commerce digital innovantes et centré sur la donnée. _________________________________ (FRENCH WILL FOLLOW) Datmos is hiring an AI Engineer ! Reporting to the Director of AI, t he AI Engineer is responsible for the technical architecture of our intelligence systems, focusing on the design and implementation of agentic workflows and RAG systems . You translate the AI strategy into functional logic, ensuring that models produce precise, secure, and scalable results. As a technical lead, you set the standards for model selection and prompt engineering while mentoring others on the team. You collaborate closely with developers to integrate these "brains" into final products and stay at the cutting edge of model performance and optimization. Key Responsibilities : Agentic System Design: Develop and optimize complex, multi-step agentic workflows that allow AI to perform autonomous tasks and decision-making. RAG Architecture: Design and maintain Retrieval-Augmented Generation systems to connect LLMs with proprietary data securely and accurately. Model Selection & Tuning: Evaluate and configure various LLMs (OpenAI, Claude, Llama) based on specific project constraints like latency, cost, and data privacy. Advanced Prompt Engineering: Establish standards for instruction design to ensure model outputs are reliable, safe, and contextually aware. Context & Memory Architecture: Design short-term and long-term memory strategies for agentic systems, including conversation summarization, vector store management, and session state handling. Guardrails & Safety Systems: Implement input/output validation layers, content filtering, and fallback logic to ensure model outputs remain within acceptable boundaries for client-facing applications. AI Observability & Logging: Instrument AI pipelines with tracing, logging, and monitoring tooling (e.g., LangSmith, Langfuse) to debug production failures and track model drift over time. Technical Best Practices: Document workflows for AI logic and create reusable templates for prompt chains and model configurations. Continuous Innovation: Experiment with new frameworks to improve the sophistication of our AI offerings. Required Skills & Competencies : Agency Experience: 3+ years of experience in an agency environment (or fast-paced consulting). AI Proficiency: Demonstrated interest in AI tools with at least 2-3 documented use cases applied to current or past projects. Experience: 5+ years in software engineering, with strong coding skills (Python/Backend). Technical Depth: Experience with Agents, MCP, or AI related software orchestration, Datalakes( BigQuery, Databricks, Snowflake ) LLM Proficiency: Advanced knowledge of prompt engineering techniques and the specific nuances/strengths of major foundational models. Cloud : Development of cloud architectures that are optimized for real-time & AI Orchestration Frameorks: Hands-on experience with agentic frameworks such as LangChain, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen, or custom tool-calling implementations using native model APIs. Vector Database Expertise: Practical experience with vector stores (Pinecone, Weaviate, pgvector, ChromaDB) including indexing strategies, similarity search tuning, and hybrid retrieval approaches. Fine-Tuning & Adaptation: Familiarity with parameter-efficient fine-tuning methods (LoRA, QLoRA) and when to apply fine-tuning vs. prompt engineering vs. RAG for a given use case. AI Security: Understanding of prompt injection, jailbreaking vectors, and data leakage risks specific to LLM applications — and the ability to design mitigations at the architecture level. System Architecture: Ability to design scalable technical workflows that handle high-volume AI requests efficiently. Problem-Solving: Strong ability to debug "black box" model behaviors and iterate until precision benchmarks are met. Relevant certifications (an asset) Joining Datmos is : Reaching your full potential : Challenge yourself: By working with major groups and well-known brands in North America (e.g., Group CH, Five Below, Skullcandy, Yeti Cycles, Casper, Jackson Mountain Resort, and many others), as well as with renowned digital partners such as Bloomreach, Shopify, Big Commerce, Akeneo, Klaviyo, Adobe, etc. Contribute to the evolution of our vision: Bring your innovative ideas and expert perspective. Learn from the best: Come work with over 100 certified experts in one of the most recognized agencies in the market. Push yourself by developing your expertise: Access all the certifications you want and train while being paid. Putting yourself first : Access to health Insurance s paid in part by the employer (Group insurance for you and your family). Vacations and mobile days to take some rest. Disconnection policy to promote work-life balance Flexibility in your work location and your work hours (Offices in the US and Canada or possibility to work 100% remote ) Access to a recognition program in the form of gift cards or donations to associations. *Datmos has been recognized as one of the best workplaces in Canada by Great Place to Work since 2022. Don’t wait any longer and join the team! ___________ FRANÇAIS: Datmos recrute un.e Ingénieur(e) en IA Relevant du / de la Directeur(trice) IA, L’ingénieur(e) en IA est responsable de l'architecture technique de nos systèmes d'intelligence, se concentrant sur la conception et l'implémentation de flux de travail (workflows) agentiques et de systèmes RAG. Vous traduisez la stratégie IA en logique fonctionnelle, garantissant que les modèles produisent des résultats précis, sécurisés et évolutifs. En tant que leader technique, vous fixez les normes pour la sélection des modèles et le "prompt engineering" tout en agissant comme mentor pour les autres membres de l'équipe. Vous collaborez étroitement avec les développeurs pour intégrer ces « cerveaux » dans les produits finis et restez à la fine pointe de la performance et de l'optimisation des modèles. Responsabilités clés : Conception de systèmes agentiques : Développer et optimiser des workflows agentiques complexes et multi-étapes permettant à l'IA d'exécuter des tâches et des prises de décision autonomes. Architecture RAG : Concevoir et maintenir des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG) pour connecter les LLM aux données propriétaires de manière sécurisée et précise. Sélection et réglage de modèles : Évaluer et configurer divers LLM (OpenAI, Claude, Llama) en fonction des contraintes spécifiques aux projets, telles que la latence, le coût et la confidentialité des données. Prompt Engineering avancé : Établir des normes de conception d'instructions pour garantir que les sorties des modèles sont fiables, sécurisées et adaptées au contexte. Architecture de contexte et mémoire : Concevoir des stratégies de mémoire à court et long terme pour les systèmes agentiques (résumé de conversation, gestion des entrepôts vectoriels et gestion de l'état des sessions). Garde-fous et systèmes de sécurité : Implémenter des couches de validation d'entrée/sortie, du filtrage de contenu et des logiques de repli (fallbacks) pour garantir que les réponses restent dans les limites acceptables pour les applications clients. Observabilité et journalisation IA : Outiller les pipelines IA avec des outils de traçabilité et de surveillance (ex: LangSmith, Langfuse) pour déboguer les erreurs en production et suivre la dérive (drift) des modèles au fil du temps. Meilleures pratiques techniques : Documenter les flux de travail pour la logique IA et créer des modèles réutilisables pour les chaînes de prompts et les configurations de modèles. Innovation continue : Expérimenter avec de nouveaux frameworks pour améliorer la sophistication de nos solutions IA. Compétences et qualifications requises : Expérience en agence : 3 ans et plus d'expérience dans un environnement d'agence (ou en consultation dans un environnement au rythme rapide). Maîtrise de l'IA : Intérêt démontré pour les outils d'IA avec au moins 2-3 cas d'utilisation documentés et appliqués à des projets actuels ou passés. Expérience : 5 ans et plus en génie logiciel, avec de solides compétences en programmation (Python/Backend). Profondeur technique : Expérience avec les agents, le protocole MCP ou l'orchestration logicielle liée à l'IA, et les lacs de données (BigQuery, Databricks, Snowflake). Maîtrise des LLM : Connaissance approfondie des techniques de prompt engineering et des nuances/forces spécifiques des principaux modèles fondateurs. Cloud : Développement d'architectures cloud optimisées pour le temps réel et l'IA. Frameworks d'orchestration : Expérience pratique avec des frameworks agentiques tels que LangChain, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen, ou des implémentations personnalisées d'appel d'outils (tool-calling) utilisant les API natives des modèles. Expertise en bases de données vectorielles : Expérience pratique des entrepôts vectoriels (Pinecone, Weaviate, pgvector, ChromaDB), incluant les stratégies d'indexation, le réglage de la recherche par similarité et les approches de récupération hybride. Fine-Tuning et adaptation : Familiarité avec les méthodes de réglage fin efficaces en paramètres (LoRA, QLoRA) et savoir quand appliquer le fine-tuning vs le prompt engineering vs le RAG pour un cas d'utilisation donné. Sécurité IA : Compréhension des injections de prompts (prompt injection), des vecteurs de jailbreaking et des risques de fuite de données spécifiques aux LLM — et capacité à concevoir des mesures d'atténuation au niveau de l'architecture. Architecture système : Capacité à concevoir des workflows techniques évolutifs capables de gérer efficacement un volume élevé de requêtes IA. Résolution de problèmes : Forte capacité à déboguer les comportements de modèles « boîte noire » et à itérer jusqu'à ce que les seuils de précision soient atteints. Certifications pertinentes : Un atout. Rejoindre Datmos, c'est : Atteindre votre plein potentiel : Vous challenger : en travaillant auprès de grands groupes et marques reconnues en Amérique du Nord (i.e : Group CH Five Below, Skullcandy, Yeti Cycles, Casper, Jackson Mountain Resort, MasterCraft, et bien d’autres ) ainsi qu’auprès de partenaires de renom dans le digital tels que Bloomreach, Shopify, Big Commerce, Akeneo, Klaviyo, Adobe, etc. Vous surpasser en développant votre expertise : Accédez à toutes les certifications que vous souhaitez et formez-vous tout en étant payé. Contribuer à l'évolution de notre vision : apportez vos idées innovantes et votre regard d'expert. Apprendre des meilleurs : venez travailler avec plus de 100 experts certifiés dans l'une des agences les plus reconnues du marché. Mettre votre bien-être en priorité : Accès à des a ssurances santé payées en partie par l’employeur (assurances pour vous et votre famille). Vacances et jours mobiles pour vous reposer. Politique de déconnexion pour favoriser l' équilibre vie professionnelle/vie personnelle. Flexibilité quant à votre lieu de travail et vos horaires (bureaux aux États-Unis et au Canada, possibilité de faire du télétravail à 100%). Un programme de reconnaissance sous forme de cartes-cadeaux ou de dons à des associations. *Datmos fait partie des meilleurs lieux de travail par Great Place to Work Canada depuis 2022. N'attendez plus et rejoignez l'équipe !