Veux-tu transformer les avancées les plus pointues en traitement automatique du langage naturel en produits ayant un impact sur des millions d’utilisateurs?
En tant que scientifique appliqué.e senior II au sein de l’équipe, tu contribueras aux technologies linguistiques au cœur de notre plateforme d’intelligence artificielle générative.
Tu joueras un rôle de leader technique en influençant la vision en TALN (NLP), tout en concevant, évaluant et déployant des solutions avancées telles que les pipelines de génération augmentée par récupération, la recherche d’information, la recherche sémantique, les systèmes de questions-réponses et les agents intelligents, toujours en tenant compte des contraintes du monde réel.
En tant que scientifique appliqué.e senior II, tu vas :- Concevoir, développer et optimiser des solutions modernes d’intelligence artificielle basées sur le langage, de la donnée aux choix de modélisation, jusqu’aux stratégies d’évaluation et aux contraintes de production.
- Appliquer et déployer à grande échelle des modèles de langage de type transformeur, offrant des expériences fiables et en temps réel à des clients d’entreprise.
- Collaborer étroitement avec les développeurs en apprentissage automatique et l’équipe plateforme en apprentissage automatique afin d’accélérer les cycles de recherche et d’innovation.
- Agir comme référence technique au sein de l’équipe, guider les décisions d’architecture et promouvoir les meilleures pratiques en science appliquée.
- Accompagner et mentorer les scientifiques appliqués afin de soutenir leur développement et d’élever le niveau d’expertise du groupe.
- Contribuer à la mise en place de processus de recherche et développement favorisant l’efficacité, la rigueur et une culture d’excellence en science appliquée.
- Valoriser nos innovations à l’externe par des publications, des présentations ou d’autres contenus de leadership d’opinion.
- Un doctorat, ou une maîtrise accompagnée d’une expérience de recherche équivalente, dans un domaine pertinent comme l’apprentissage automatique, l’informatique, les mathématiques ou la physique.
- Un minimum de 8 ans d’expérience dans l’industrie, dans l’application de techniques modernes de traitement automatique du langage naturel, incluant l’apprentissage profond et les grands modèles de langage, à grande échelle.
- Une solide expérience dans la conception de modèles et de systèmes conciliant performance, expérience utilisateur et réalités de mise en production.
- Une capacité démontrée à livrer du code de qualité production, bien testé, maintenable et évalué à l’aide d’expérimentations rigoureuses.
- Une expérience en leadership technique, incluant le mentorat, le recrutement, la définition de feuilles de route ou la planification de projets scientifiques.
- Des projets de recherche ou d’application dans des domaines étroitement liés aux activités de Coveo, tels que la recherche d’information, la recherche neuronale, la recherche sémantique ou les systèmes de questions-réponses.
- Une exposition à des approches plus traditionnelles, lexicales ou linguistiques en traitement automatique du langage naturel.
- Une expérience professionnelle internationale et une capacité démontrée à collaborer efficacement dans des contextes culturels variés.
Tu penses que tu as ce qu’il faut pour faire de ce rôle une réalité? Ou même pour y apporter ta propre couleur?
Tu n’as pas besoin de cocher toutes les cases : la passion est un gros atout et nous reconnaissons que les qualifications sont transférables.
Envoie-nous ta candidature, on veut en apprendre plus sur toi!
Joins la Coveolife!
Nous encourageons toutes les candidatures qualifiées, indépendamment de l’âge, du sexe, du handicap, des écarts de parcours ou de l’origine.Coveo s'engage à offrir des pratiques d'emploi accessibles. Si vous avez besoin de mesures d'adaptation en raison d'un handicap à tout moment du processus de recrutement, veuillez contacter [email protected] pour en discuter.
Skills Required
- Doctorate or a Master's with equivalent research experience in machine learning, computer science, mathematics, or physics
- Minimum 8 years industry experience applying modern NLP techniques, including deep learning and large language models, at scale
- Experience designing models and systems that balance performance, user experience and production constraints
- Proven ability to deliver production-quality, well-tested, maintainable code and run rigorous experimental evaluations
- Experience deploying transformer-based language models at large scale for real-time enterprise use
- Technical leadership experience (mentorship, hiring, roadmap definition, project planning)
- Research or applied projects in information retrieval, neural search, semantic search, or question-answering systems
- Exposure to traditional lexical or linguistic NLP approaches
- International professional experience and ability to collaborate across cultures
Coveo Compensation & Benefits Highlights
The following summarizes recurring compensation and benefits themes identified from responses generated by popular LLMs to common candidate questions about Coveo and has not been reviewed or approved by Coveo.
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Healthcare Strength — Health coverage and wellness programs include 24/7 telemedicine, mental health support, and on‑site fitness amenities where available. External recognitions underscore a holistic approach to employee wellbeing.
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Wellbeing & Lifestyle Benefits — On‑site gyms, group fitness classes, healthy snacks, ergonomic/home‑office support, volunteer days, and donation matching are emphasized. Hybrid work and flexibility further support day‑to‑day wellbeing.
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Parental & Family Support — Maternity and parental leave top‑ups, the option to extend leave, and on‑site daycare in Quebec City support families. Policies are positioned to ease return‑to‑work and provide practical support for caregivers.
Coveo Insights
What We Do
Coveo powers the digital experiences of the world’s most innovative brands serving millions of people and billions of interactions across every digital experience. After a decade of enriching our market-leading platform with forward-thinking global enterprises, we know what it takes to gain a trusted AI-experience advantage. We strongly believe that the future is business-to-person, that experience is today’s competitive front line, a make or break for every business. For enterprises to achieve this AI-experience advantage at scale, it is imperative to have an Enterprise Spinal and composable ability to deliver AI semantic search and generative experiences at each customer and employee interaction.
