Appartenir à Air Canada, c’est appartenir à un symbole canadien, Air Canada récemment élue meilleur transporteur aérien en Amérique du Nord. Faites décoller votre carrière en vous joignant à notre équipe novatrice et diversifiée à l’avant-garde du transport aérien de passagers.
Nous sommes à la recherche d’un scientifique des données pour contribuer à la création et à l’exploitation de notre plateforme agentique, d’apprentissage automatique et d’optimisation afin d’améliorer la fiabilité et la gouvernance. Le titulaire du poste travaillera principalement avec des scientifiques des données, des chercheurs scientifiques, des architectes de solutions et des intégrateurs de systèmes afin de contribuer à l’architecture et aux produits optimisés par l’analytique avancée et l’IA.
La personne retenue possède de solides bases en matière de principes de conception de logiciels, ainsi qu’une expérience avérée dans la conception, le développement et le déploiement de systèmes robustes. Cette personne maîtrise le contrôle des versions de modèle, les pipelines de déploiement et les normes de suivi. Elle a une certaine connaissance du fonctionnement interne des modèles plutôt que de les considérer comme des boîtes noires.
Qualifications:
• Maîtrise en informatique, en science des données, en informatique ou dans une discipline connexe, et au moins cinq ans d’expérience de travail pertinente équivalente.
• Expérience avérée dans la gestion du cycle de vie complet de l’exploitation de l’apprentissage automatique, notamment les pipelines de formation automatisés, l’intégration de magasins de fonctionnalités, l’inférence par lots et en temps réel, le suivi des modèles et les meilleures pratiques en matière de gestion des versions des données/codes.
• Solides compétences en Python et son écosystème d’apprentissage automatique et de données, notamment les bibliothèques telles que Pandas, scikit-learn, MLflow, PySpark et TensorFlow.
• Expérience pratique des services d’apprentissage automatique et d’IA d’Azure, notamment Azure Machine Learning, Azure Databricks, Azure Data Factory, Azure Functions, Azure OpenAI et Azure AI Search, ainsi que leurs trousses de développement de logiciel (SDK).
• Expérience dans la création de pipelines d’intégration et de livraison pour les flux de travail d’apprentissage automatique à l’aide de plateformes optimisées par Git, comme Azure DevOps et GitHub Actions.
• Connaissance pratique des grands modèles de langage (GML), de la rédactique, des architectures de génération améliorée par récupération et des cadres libres pour l’IA générative.
• Solides compétences en résolution de problèmes, avec la capacité de travailler de manière autonome et en collaboration au sein d’équipes interfonctionnelles.
• Capacité avérée à normaliser et à productiser des solutions d’apprentissage automatique en composants réutilisables et en infrastructure évolutive.
• Excellentes compétences en communication, à l’écrit comme à l’oral, et capacité à communiquer des concepts technologiques complexes à un vaste public.
Qualifications (atouts) :
• Connaissance d’Amazon Web Services (AWS) et de ses offres d’apprentissage automatique et d’IA (p. ex., SageMaker, Lambda, S3, EKS).
• Expérience des outils et pratiques de l’exploitation de GML (LLMOps) pour la gestion du déploiement et du suivi de GML.
• Maîtrise de Java, en particulier pour l’intégration de modèles d’apprentissage automatique dans des systèmes de production.
• Expérience dans le déploiement de modèles sur Azure Kubernetes Service (AKS) ou de plateformes similaires d’orchestration de conteneurs.
• Connaissance des résolveurs et outils d’optimisation, notamment les plateformes commerciales (p. ex., CPLEX, Gurobi, FICO Xpress) et libres (p. ex., COIN-OR, SCIP).
• Certifications pertinentes (p. ex., ingénieur Azure AI, certification AWS en apprentissage automatique, développeur TensorFlow)
Veuillez consulter la page carrières d'Air Canada pour connaître tous les détails du poste.
Being part of Air Canada is to become part of an iconic Canadian symbol, recently ranked the best Airline in North America. Let your career take flight by joining our diverse and vibrant team at the leading edge of passenger aviation.
As a Data Scientist Data & AI (Applied AI) at Air Canada, you will be embedded in cross-functional team and will contribute to the MLOps pipeline and processes to scale and deploy ML, Optimization and Agentic solution. We are looking for a Data Scientist to help us build and operate our ML, Optimization and agentic platform to increase reliability and governance. You will primary be working with data scientist, research scientist, solution architect and system integrator to contribute to the architecture and the products powered by advanced analytics and AI.
The ideal candidate will possess a strong foundation in software design principles, with a proven track record of designing, developing, and deploying robust y systems. The candidate will also be well-versed in model version control, deployment pipelines, and monitoring standards. The candidate is expected to have some level on knowledge into the inner working of the models instead of treating them as black boxes.
You will join the Data Science & AI Team, a central group within Air Canada’s IT organization, building machine learning and optimization solutions for internal business units such as Revenue Management, Network Planning, Operations, Maintenance, and Cargo but also customer facing solution. Collaboration with both technical and non-technical stakeholders is essential as you deliver production-grade applications.
All initiatives follow an agile methodology, with 2-to-3-week sprints and incremental releases leading to the final production deployment. This approach fosters continuous improvement, adaptability, and close alignment with business needs.
Qualifications:
• Master’s or PhD in Data Science, Computer Science, or a closely related field, or equivalent and 5+ relevant working experience.
• Proven experience managing the full MLOps lifecycle, including automated training pipelines, feature store integration, batch and real-time inference, model monitoring, and data/code versioning best practices.
• Strong proficiency in Python and its ML/data ecosystem, including libraries such as Pandas, scikit-learn, MLflow, PySpark, TensorFlow, and others.
• Hands-on experience with Azure’s ML and AI services, including Azure Machine Learning, Azure Databricks, Azure Data Factory, Azure Functions, Azure OpenAI, and Azure AI Search, along with their SDKs.
• Experience building CI/CD pipelines for ML workflows using Git-based platforms such as Azure DevOps and GitHub Actions.
• Working knowledge of large language models (LLMs), prompt engineering, Retrieval-Augmented Generation (RAG) architectures, and open-source frameworks for generative AI.
• Strong problem-solving skills with the ability to work independently and collaboratively in cross-functional teams.
• Demonstrated ability to standardize and productize ML solutions into reusable components and scalable infrastructure.
• Excellent communication skills, both written and verbal, with the ability to convey complex technical concepts to diverse audiences.
Asset Qualifications:
• Familiarity with Amazon Web Services (AWS) and its ML/AI offerings (e.g., SageMaker, Lambda, S3, EKS).
• Experience with LLMOps tools and practices for managing large language model deployment and monitoring.
• Proficiency in Java, particularly for integrating ML models into production systems.
• Experience deploying models on Azure Kubernetes Service (AKS) or similar container orchestration platforms.
• Familiarity with optimization solvers and tools, including commercial (e.g., CPLEX, Gurobi, FICO Xpress) and open-source (e.g., COIN-OR, SCIP) platforms.
• Relevant certifications (e.g., Azure AI Engineer, AWS Certified Machine Learning, TensorFlow Developer)
Please refer to the Air Canada Careers page for full job details.
