Ingénieur ou ingénieure sénior en IA déployé sur le… at Dayforce · CA

Dayforce est une entreprise internationale de gestion du capital humain (GCH) dont le siège social est situé à Toronto (Ontario) et à Minneapolis (Minnesota), et qui opère en Amérique du Nord, en Europe, au Moyen-Orient et en Afrique (EMEA), ainsi que dans la région Asie-Pacifique et Japon (APJ).
Notre plateforme GCH Cloud primée offre une base de données unifiée et un moteur de calcul continu, optimisant ainsi l'efficacité, la productivité et la conformité des effectifs à l'échelle mondiale.
Notre promesse de marque – Améliorer la vie au travail™ – témoigne de notre engagement envers nos employés, nos clients, nos partenaires et les communautés du monde entier.

À propos de l’occasion
Nous recherchons un ingénieur ou une ingénieure sénior en IA déployé sur le terrain, Analytique, pour collaborer directement avec les équipes d’analytique et les parties prenantes de l’entreprise. Votre rôle sera de transformer des problèmes analytiques à forte valeur en solutions d’IA concrètes et dignes de confiance. Ce rôle pratique aide l’organisation à dépasser les tableaux de bord statiques pour adopter l’analytique conversationnelle, les observations intelligentes et l’aide à la décision propulsée par l’IA.
À titre d’ingénieur ou d’ingénieure en IA déployé sur le terrain, vous travaillerez de façon autonome sur divers problèmes, bien définis ou émergents. Vous ferez preuve de jugement pour adapter les modèles d’ingénierie établis aux besoins de chaque cas d’utilisation. Vous prototyperez, validerez, déploierez et améliorerez des solutions en partenariat avec les équipes Enterprise AI Platform, Decision Intelligence, Ingénierie des données, Architecture et Gouvernance. La réussite se mesure par la confiance des utilisateurs, l’adoption et une valeur d’affaires mesurable.
Ce que vous ferez
Ingénierie de l’IA déployée sur le terrain
• Collaborer directement avec les équipes d’analytique et d’affaires pour comprendre les décisions, les flux de travail, les points de friction et les questions analytiques que l’IA peut aider à résoudre.
• Traduire les besoins d’affaires en exigences techniques claires, en conceptions de solutions, en prototypes et en expériences d’IA prêtes pour la production.
• Mener de façon autonome les cas d’utilisation d’IA attribués, de la découverte à la validation par les utilisateurs, au déploiement et à l’amélioration continue. Faire remonter au besoin les décisions importantes liées à l’architecture, à la sécurité ou à la plateforme.
• Utiliser la rétroaction et les données d’utilisation pour améliorer l’exactitude, la pertinence, la fiabilité et l’adoption des solutions.
• Recommander des solutions plus simples, notamment en BI, en analytique, en automatisation ou en amélioration des flux de travail, lorsque l’IA n’est pas la meilleure option.
Analytique conversationnelle propulsée par l’IA
• Créer des expériences d’analytique conversationnelle qui permettent aux utilisateurs autorisés de poser des questions en langage naturel sur des données d’entreprise fiables.
• Développer des assistants d’IA et des flux de travail agentiques qui récupèrent le contexte d’affaires, interrogent des données analytiques gouvernées, interprètent les résultats et fournissent des réponses compréhensibles.
• Créer des capacités qui repèrent les tendances, les anomalies, les risques, les occasions et les mesures recommandées, dans le respect des garde-fous d’affaires et techniques établis.
• Intégrer les observations générées par l’IA dans les outils d’analytique, les applications et les flux de travail existants, afin qu’elles soient accessibles là où les décisions se prennent.
• Faire preuve de jugement pour déterminer quand l’analytique prédictive, l’IA générative, les agents ou une combinaison de ces approches est appropriée.
Contexte d’entreprise et intelligence sémantique
• Utiliser les modèles sémantiques, les définitions d’affaires, les indicateurs, les métadonnées et les relations pour ancrer les solutions d’IA dans un contexte d’entreprise fiable.
• Mettre en œuvre des modèles de récupération et de contexte couvrant les données structurées, les documents, les bases de connaissances et les sources d’information d’entreprise approuvées.
• Collaborer avec les architectes de données, les spécialistes de la gouvernance et les équipes d’analytique pour cerner les lacunes qui nuisent à la fiabilité de l’IA. Ces lacunes peuvent toucher la qualité des données, la clarté sémantique, la traçabilité ou l’accès.
• Veiller à ce que les réponses de l’IA puissent être associées aux sources de données d’entreprise et aux définitions d’affaires appropriées, au besoin.
Ingénierie de l’analytique agentique
• Développer des agents et des flux de travail d’IA à l’aide de cadres d’orchestration, de services d’IA d’entreprise, d’API et de plateformes de données approuvés.
• Mettre en œuvre l’appel d’outils, la génération augmentée par récupération (RAG), la récupération vectorielle ou sémantique et des intégrations API ou MCP sécurisées, selon les modèles d’entreprise établis.
• Permettre aux agents d’interagir de façon sécurisée avec les modèles sémantiques, les jeux de données, les sources de connaissances et les services d’entreprise, dans les limites des accès autorisés de l’utilisateur.
• Appliquer des contrôles appropriés d’examen et d’approbation humains pour les observations, les recommandations et les actions à fort impact.
Du prototype à la production
• Créer et tester rapidement des prototypes pour valider la valeur pour les utilisateurs, la faisabilité et la confiance avant d’investir davantage.
• Définir et mesurer des critères de réussite concrets, comme la qualité des réponses, l’adoption, la productivité, le temps de prise de décision ou l’impact sur les affaires.
• Concevoir les solutions approuvées en fonction de la fiabilité, de l’évolutivité, de la sécurité, de l’observabilité et de la facilité de soutien en production, conformément aux normes de l’entreprise.
• Élaborer des essais automatisés et des scénarios d’évaluation pour les réponses générées par l’IA, notamment en ce qui concerne l’exactitude analytique, l’ancrage et la pertinence.
• Surveiller le rendement, la latence, les coûts, les défaillances, la rétroaction et l’adoption des solutions. Diagnostiquer les problèmes et apporter des améliorations conformément aux pratiques de soutien établies.
Gouvernance et partenariat avec la plateforme
• Utiliser les modèles, les plateformes, les modèles de sécurité, les connecteurs et les composants réutilisables approuvés par l’entreprise plutôt que de créer des solutions ponctuelles isolées.
• Appliquer les exigences établies en matière d’IA responsable, de confidentialité, de sécurité, de gouvernance des données, d’identité et d’autorisation tout au long de la prestation des solutions.
• Collaborer avec les équipes Enterprise AI Platform, Sécurité, Confidentialité, Affaires juridiques et Gouvernance des données pour traiter les exceptions, les risques et les besoins d’intégration complexes.
• Documenter les modèles de mise en œuvre réutilisables et partager la rétroaction tirée des déploiements afin d’améliorer les capacités et les normes communes de la plateforme.
• Communiquer clairement les options techniques, les compromis, l’avancement et les risques aux partenaires techniques et d’affaires. Conseiller les parties prenantes sur les enjeux de mise en œuvre difficiles qui relèvent de son domaine d’expertise.
Compétences et expérience recherchées
• Habituellement, 5 ans ou plus d’expérience pertinente avec un baccalauréat, 3 ans ou plus avec une maîtrise, ou une expérience pratique équivalente. Cette expérience peut avoir été acquise en génie logiciel, en ingénierie des données, en ingénierie analytique, en ingénierie de l’IA ou de l’apprentissage automatique, en science des données ou dans un domaine connexe.
• Expérience pratique de la création et du déploiement de solutions de données, d’analytique, d’IA ou d’IA générative en production.
• Solides compétences en Python, en SQL et en génie logiciel, notamment en API, en essais, en contrôle de version et en pratiques CI/CD.
• Connaissance pratique des grands modèles de langage (LLM), de la génération augmentée par récupération, des agents d’IA, de l’appel d’outils, des plongements (embeddings), de la recherche vectorielle, de la récupération sémantique et de l’intégration des connaissances d’entreprise.
• Expérience d’un ou de plusieurs services ou plateformes d’IA d’entreprise, comme Azure AI Foundry, Azure OpenAI, OpenAI, Anthropic ou des technologies comparables.
• Expérience des plateformes de données analytiques, des entrepôts ou lakehouses de données, des modèles sémantiques, des API et des technologies de BI comme Microsoft Fabric, Power BI, Databricks, Snowflake ou l’équivalent.
• Compréhension de la modélisation sémantique et dimensionnelle, des indicateurs d’affaires, des métadonnées, de la qualité des données, de la traçabilité et de l’accès gouverné aux données.
• Expérience de l’application de pratiques d’authentification, d’autorisation, de RBAC, de propagation d’identité et d’accès sécurisé aux solutions d’IA ou de données.
• Compréhension des concepts LLMOps ou MLOps, notamment le déploiement, l’évaluation, la surveillance, l’observabilité et le soutien en production.
• Capacité à résoudre de façon autonome divers problèmes techniques, à adapter les approches établies au besoin et à demander conseil aux étapes décisionnelles clés.
• Solides compétences en communication et en collaboration, notamment la capacité à travailler efficacement avec des parties prenantes d’affaires et techniques de haut niveau.
Ce qui vous démarquera
• Vous avez mené une solution d’IA ou d’analytique de la découverte des besoins d’affaires jusqu’au prototype, aux tests utilisateurs, au déploiement en production et à l’adoption.
• Vous êtes à l’aise de travailler avec les parties prenantes d’affaires comme avec les équipes techniques, en faisant le lien entre les décisions, les données et les détails de mise en œuvre.
• Vous avez créé des solutions d’analytique conversationnelle ou d’aide à la décision propulsées par l’IA reposant sur des données d’entreprise gouvernées.
• Vous comprenez pourquoi le contexte sémantique, la qualité des données, la traçabilité et les contrôles d’accès sont essentiels à une IA d’entreprise digne de confiance.
• Vous faites preuve de pragmatisme en utilisant la technologie la plus simple qui résout le problème d’affaires et pouvez expliquer clairement les compromis.
• Vous partagez les leçons apprises et les modèles réutilisables qui aident les autres équipes à livrer des solutions d’IA plus efficacement.

Qu'est-ce que ça vous apporte ?
Chez Dayforce, la diversité de nos talents est notre moteur. Nous sommes un employeur qui prône l'égalité des chances et nous valorisons chaque individu et ce qui le rend unique. Nous croyons que nos employés doivent être heureux, en santé, sereins et épanouis.
Nous encourageons les candidatures en fonction de leurs passions.
Dayforce favorise le développement personnel et professionnel. Nous offrons d'excellents programmes de congés, des initiatives de bien-être complètes et une reconnaissance de vos efforts grâce à une rémunération et des avantages sociaux compétitifs.
Engagés auprès de la communauté, notamment par le biais de journées de bénévolat et de notre organisme de bienfaisance, Dayforce Cares, nous vous offrons des occasions de vous épanouir tant professionnellement que personnellement. Notre priorité n'est pas seulement votre travail, mais aussi votre développement personnel.
Cette offre d'emploi est pour un poste vacant.
L'intelligence artificielle peut être utilisée pour la présélection, l'évaluation ou la sélection des candidats à ce poste.
À propos des échelles salariales
Veuillez noter que l'échelle salariale mentionnée dans cette description de poste est fournie à titre indicatif. La rémunération finale proposée peut varier en fonction de divers facteurs, notamment les primes et/ou les incitatifs, ou encore l'expérience, les compétences, le budget et le lieu de résidence du candidat. Notre entreprise s'engage à offrir une rémunération juste, équitable et compétitive qui reflète la valeur ajoutée de chaque individu pour l'organisation.
La maîtrise de l'anglais est essentielle pour ce poste, car le titulaire interagira régulièrement avec des interlocuteurs, collègues, responsables et/ou clients anglophones à travers le monde. De plus, nos équipes de soutien, notamment les ressources humaines, sont principalement anglophones. Les employés doivent être capables de communiquer en anglais avec ces services afin de gérer efficacement leurs relations professionnelles. Compte tenu du volume important d'interactions avec ces interlocuteurs anglophones, inhérent à ce poste, il est impossible de réorganiser les activités de l'entreprise pour éviter cette exigence.
Recrutement frauduleux
Faites attention aux tentatives de recrutement frauduleuses. Les contacts légitimes de Dayforce utilisent une adresse courriel se terminant par @dayforce.com. Nous ne demandons jamais d'argent, de chèques, de commandes de matériel ni de données personnelles sensibles lors du processus de recrutement. Si l'on vous a demandé l'un de ces éléments, ou si vous pensez avoir été contacté par une personne se faisant passer pour un employé de Dayforce, veuillez consulter notre déclaration relative aux fraudes au recrutement, disponible ici : https://www.dayforce.com/be-aware-of-recruiting-fraud
Dayforce vérifie activement toutes les candidatures afin d'en assurer l'authenticité. Les candidatures jugées frauduleuses ou trompeuses seront rejetées.
If you would like to view the job posting in English use the following link: https://jobs.dayforcehcm.com/mydayforce/alljobs