Développeur·euse senior en IA / systèmes agentiques - Senior AI/Agentic Systems Developer

La version anglaise suivra - English version will follow Développeur·euse senior en IA / systèmes agentiques À propos de nous Toboggan Labs est une firme-conseil boutique qui œuvre à l’intersection de l’IA et de la santé. Nous résolvons des problèmes humains complexes en appliquant des technologies de pointe combinées à une solide compréhension du domaine. À propos du poste Nous sommes à la recherche d’un·e développeur·euse senior en IA / systèmes agentiques pour rejoindre notre équipe et concevoir des systèmes d’IA en production pour nos client·e·s — principalement des organisations du secteur de la santé. Ce rôle offre l’opportunité de travailler sur des défis techniques réellement novateurs : concevoir des agents autonomes capables de raisonner sur des données complexes, développer des systèmes de recherche et de récupération d’information qui fournissent la bonne information au bon moment, et déployer des systèmes d’IA dignes de la confiance de professionnel·le·s évoluant dans des environnements réglementés. Dans ce rôle, vous travaillerez directement avec nos client·e·s, intégré·e à des équipes multidisciplinaires composées de designers, de scientifiques de données et d’autres développeur·euse·s. Vous pourriez, selon les projets, être amené·e à diriger certaines initiatives ou, à l’occasion, à travailler de façon autonome avec un·e client·e. Ce poste vise un niveau senior. Veuillez noter que, bien que nous soyons spécialisés dans le secteur de la santé et les industries réglementées, tous nos projets ne relèvent pas de ces domaines. Vous pourriez donc être amené·e à travailler sur des projets variés dans différents secteurs, selon les besoins. Vos responsabilités quotidiennes Recherche appliquée et prototypage en IA — explorer les approches actuelles en IA agentique, les architectures RAG et les systèmes basés sur des LLM, mener des expérimentations rapides afin d’améliorer les pipelines de récupération d’information (stratégies de segmentation, reranking, recherche hybride, prompt engineering) et évaluer les choix de modèles (open source vs propriétaires) et de frameworks en fonction des contraintes des projets. Développement de systèmes d’IA en production — concevoir et déployer des systèmes d’IA fiables et évolutifs, mettre en place l’orchestration d’agents, des cadres d’évaluation et des systèmes de monitoring, et prendre en charge l’ensemble du cycle de vie, du prototype jusqu’au déploiement en production, incluant l’infrastructure, les pipelines CI/CD pour les systèmes d’IA et l’intégration avec des plateformes de santé existantes. Développement produit — recueillir les besoins, collaborer avec les parties prenantes, développer des fonctionnalités et améliorer les produits logiciels de nos client·e·s, tout en livrant du code de haute qualité sur l’ensemble de la pile technologique (frontend, backend, infrastructure et données). Leadership technique — prendre des décisions architecturales concernant le choix des modèles, les stratégies de récupération d’information et la conception des systèmes, expliciter les compromis entre différentes approches en IA et les relier aux objectifs d’affaires, et, sur certains projets, coordonner les livrables techniques, le périmètre, les échéanciers et les budgets. Soutien à l’équipe — accompagner et mentorer les collègues sur les bonnes pratiques en IA et en ML, présenter à l’interne, participer aux processus d’entrevue et contribuer à l’évolution de notre pratique en ingénierie de l’IA. À propos de vous Nous recherchons des développeur·euse·s qui combinent de solides bases en ingénierie logicielle avec une expérience pratique en IA et en ML. Nous travaillons sur des projets utilisant notamment le SDK Agents d’OpenAI, ainsi que des piles basées sur LangChain ou LlamaIndex, avec des modèles open source ou propriétaires. Nous ne nous attendons pas à ce que vous maîtrisiez tous ces outils, mais nous souhaitons que vous soyez à l’aise pour raisonner sur le choix des modèles, des frameworks et des outils. La majorité de nos projets à forte composante IA utilisent Python, TypeScript, React et Node, souvent avec des bases de données vectorielles (Pinecone, Weaviate, FAISS) et sont déployés sur AWS. Des plateformes de suivi d’expérimentations ML comme MLflow (ou équivalent) sont couramment utilisées. Nous vous encourageons à postuler si vous : Avez 5+ années d’expérience comme développeur·euse logiciel, dont au moins une année à concevoir et opérer des systèmes d’IA/ML en environnement de production. Avez une expérience pratique avec des systèmes agentiques (agents autonomes, systèmes multi-agents, utilisation d’outils) ou des systèmes de recherche et de récupération d’information, en particulier des architectures RAG. Avez une expérience concrète avec les LLM en production, incluant le prompt engineering, le context engineering et la mise en place de cadres d’évaluation pour des systèmes d’IA générative. Comprenez l’ensemble de la pile des systèmes d’IA modernes, du choix des modèles et de la conception des prompts jusqu’aux bases de données vectorielles, aux architectures de récupération d’information et au déploiement en production. Possédez d’excellentes compétences en communication et êtes capable d’expliquer des enjeux techniques complexes à des publics techniques et non techniques. Êtes adaptable, autonome et à l’aise dans des environnements en évolution rapide, où les capacités de l’IA progressent de façon continue. Avez un historique démontré de mentorat et de leadership technique. Atouts supplémentaires Avoir une formation formelle en IA ou en ML (maîtrise ou expérience professionnelle équivalente). Avoir de l’expérience en fine-tuning de LLM, en architectures de récupération hybrides ou en techniques avancées de prompt engineering. Avoir travaillé dans le secteur de la santé ou dans d’autres industries fortement réglementées, notamment dans des contextes soumis aux exigences HIPAA. Avoir une expérience avec des standards de données en santé (FHIR, HL7, SNOMED CT, LOINC). Avoir occupé des rôles en contact direct avec la clientèle, tels que la consultation ou l’ingénierie forward-deployed. Avez contribué à des projets open source en IA/ML ou publié des travaux (y compris des billets de blogue ou des articles techniques). Avez de l’expérience avec les pratiques MLOps, telles que le suivi d’expérimentations, le monitoring de modèles et les tests A/B appliqués aux systèmes d’IA. Toutes nos offres d’emploi décrivent un peu une licorne. Si vous êtes plutôt un « narval », postulez quand même ! Il n’est pas nécessaire de répondre à toutes les exigences, ni aux critères bonis. L’expérience et les compétences sont importantes, mais le potentiel de croissance et l’attitude le sont tout autant. Nous sommes généralement flexibles quant aux niveaux ou pouvons vous orienter vers une offre plus appropriée lorsqu’elle sera ouverte. Ce que nous offrons Nous sommes une entreprise en télétravail d’abord, avec un espace de bureau à Montréal. Nous privilégions l’embauche au Québec, mais sommes ouverts aux candidatures partout au Canada dans les fuseaux horaires EST ±2. Toboggan Labs valorise la diversité des personnes qu’elle embauche et qu’elle sert. Pour nous, la diversité signifie créer un milieu de travail où les différences de chacun·e sont reconnues, appréciées, respectées et prises en compte afin de développer et de mettre à profit les talents et les forces de chaque personne. En plus : Budget pour le bureau à domicile et la technologie; Budget annuel de développement professionnel; REER avec contribution de l’employeur après 1 an; Dès le premier jour : Assurance santé et dentaire payée à 100 % par l’employeur, incluant un montant annuel pour les soins complémentaires (acupuncture, ostéopathie, massothérapie, naturopathie, psychologie, etc.); Assurance vie et assurance invalidité de courte et de longue durée; Complément de congé parental (8 semaines), disponible pour les employés ayant plus d'un an d'ancienneté, quel que soit le chemin vers la parentalité. Senior AI/Agentic Systems Developer About Us Toboggan Labs is a boutique consultancy building at the intersection of AI and healthcare. We solve challenging human problems by applying cutting-edge technology and domain understanding. About the role We’re looking for a talented Senior AI/Agentic Systems Developer to join our team and help build production AI systems for our clients—primarily healthcare organizations. This role offers the opportunity to work on genuinely novel technical challenges: designing autonomous agents that reason over complex data, building retrieval systems that surface the right information at the right time, and deploying AI that earns the trust of professionals in regulated environments. In this role, you will be working with our clients, embedded in multi-disciplinary teams of designers, data scientists, and other developers. You may at times get to lead projects, and you may occasionally work solo with a client. This role is targeting a senior level. Note that while we specialize in healthcare and regulated industries, not all our projects are in these fields, so you may work across different domains from time to time. Your work will consist of: Applied AI research and prototyping — Exploring contemporary approaches in agentic AI, RAG architectures, and LLM systems. Rapid experimentation to improve retrieval pipelines through better chunking strategies, reranking, hybrid search, and prompt engineering. Evaluating model choices (open vs. closed source) and framework trade-offs based on project constraints. Production AI system development — Building and deploying reliable AI systems at scale. Implementing agent orchestration, evaluation frameworks, and monitoring systems. Owning the full lifecycle from prototype to production deployment, including infrastructure, CI/CD pipelines for AI systems, and integration with existing healthcare platforms. Product development — Gathering requirements, talking to stakeholders, developing features, and making improvements to our clients’ software products. Delivering high-quality code across the stack, including frontend, backend, infrastructure, and data. Technical leadership — Making architectural decisions about model selection, retrieval strategies, and system design. Articulating trade-offs between different AI approaches and relating them to business needs. On some projects, coordinating technical deliverables, scope, timelines, and budgets. Supporting the team — Mentoring colleagues on AI/ML best practices, presenting internally, participating in interviews, and contributing to our evolving AI engineering practice. About you We’re seeking developers who combine strong software engineering fundamentals with practical AI/ML experience. We have projects using OpenAI’s Agents SDK, others using stacks from LangChain and LlamaIndex respectively with closed and open source models. We don’t expect familiarity with all of these, but we expect you to be able to reason about choice of models, frameworks, and tools. Most of our AI-heavy projects use Python, TypeScript, React, and Node, often with vector databases (Pinecone, Weaviate, FAISS) and deployed on AWS. MLFlow or similar ML experiment tracking platforms are common on our projects. We want you to apply if you: Have 5+ years of experience as a software developer, with at least 1 year building AI/ML systems in production environments. Have hands-on experience with agentic systems (autonomous agents, multi-agent systems, tool use) or information retrieval systems (particularly RAG architectures). Have practical experience with LLMs in production, including prompt engineering, context engineering, and evaluation frameworks for generative AI systems. Understand the full stack of modern AI systems—from model selection and prompt design through vector databases, retrieval architectures, and production deployment. Have excellent communication skills and can explain complex technical problems to both technical and non-technical stakeholders. Are adaptable, self-motivated, and thrive in fast-moving environments where AI capabilities evolve monthly. Have a proven track record of mentorship and technical leadership. Bonus points if you: Have formal training in AI/ML (Master’s degree or equivalent professional experience). Have experience with LLM fine-tuning, hybrid retrieval architectures, or advanced prompt engineering techniques. Have worked in healthcare or other heavily regulated industries, particularly with HIPAA compliance requirements. Have experience with healthcare data standards (FHIR, HL7, SNOMED CT, LOINC). Have experience in client-facing roles such as consulting or forward-deployed engineering. Have contributed to AI/ML open source projects or published research (even blog posts or technical articles). Have experience with MLOps practices—experiment tracking, model monitoring, A/B testing for AI systems. All of our job postings describe a bit of a unicorn. If you’re kind of a “narwhal,” please apply anyway. You don’t need to meet all the requirements, let alone the bonus criteria. While experience and skill sets are valuable, growth potential and attitudes are equally important. We are usually flexible on levels or can advise you when a more relevant posting opens. What we offer We are a remote-first company with office space in Montreal. We prefer to hire in Quebec, but we are open to candidates anywhere in the EST±2 time zone in Canada. Toboggan Labs values the diversity of the people it hires and serves. Diversity, for us, means fostering a workplace in which a person's differences are recognized, appreciated, respected and responded to in ways that fully develop and utilize their talents and strengths. In addition: Home office/technology budget; Yearly professional development budget; Company matching RRSP after 1 year; From Day 1 100% employer-paid health & dental insurance including a yearly bank of coverage for complementary medicine (Acupuncture, osteopathy, massage therapy, naturopathy, psychology, etc.); Life, long & short-term disability insurance; Parental leave top-up (8 weeks), available to employees with 1+ year of tenure, regardless of path to parenthood.