AI Engineer
French version below
Location: Remote ( Quebec or Ontario)
About Us:
At Axya, we’re reshaping the future of industrial procurement with intelligent automation and cutting-edge AI. We believe that technology should simplify complex systems — and that’s exactly what we’re building. As we scale, we’re looking for curious minds and sharp technologists who are excited about solving real-world problems with real impact.
The Role:
We're on the hunt for an AI Engineer who is passionate about pushing the boundaries of AI-driven systems. Your work will focus on building and optimizing Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines, deploying vision models, and scaling solutions in the cloud. Bonus points if you're well-versed in knowledge graphs — we’re exploring ways to enrich our internal intelligence systems with structured knowledge.
What You’ll Be Working On:
- Designing, developing, and deploying RAG-based AI systems for internal tools and client-facing applications
- Implementing and optimizing cloud-based solutions (preferably AWS, but Azure or GCP works too)
- Collaborating on computer vision initiatives — from data pipelines to model fine-tuning and deployment
- Contributing to the architecture of AI workflows, ensuring modularity, scalability, and efficiency
- Integrating or leveraging knowledge graphs to enhance information retrieval and contextual awareness in our systems
What We’re Looking For:
- 5 years minimum of experience in Machine Learning Engineering
- Proven experience building RAG architectures using tools like Haystack, or custom pipelines
- Strong experience in MLOps best practices
- Solid understanding of cloud platforms (AWS preferred), including services like S3, EC2, Lambda, and SageMaker
- Hands-on experience with advanced computer vision models (e.g., YOLO, CLIP, Detectron2) across training, evaluation, and deployment, along with proficiency in DevOps practices within cloud-based environments.
- Strong coding skills in Python and experience with frameworks like PyTorch or TensorFlow
Nice to Have:
- Experience with LLM orchestration tools like LlamaIndex, etc.
- Exposure to vector databases (Pinecone, FAISS, Weaviate, etc.)
- Understanding of data privacy, security, and ethical AI principles
- Understanding of knowledge graphs, ontologies, or graph databases like Neo4j, RDF, or TigerGraph
Why Join Us:
- Make a real-world impact at a growing startup
- Collaborate with a sharp, motivated, and down-to-earth team
- Work on cutting-edge AI systems with flexibility and ownership
- Competitive compensation, stock options, and benefits
**Axya is an equal opportunity employer and encourages applications from Indigenous peoples, persons with disabilities, members of visible minority groups, and women.
Ingénieur IA
Lieu de travail : À distance (Québec ou Ontario)
À propos de nous :
Chez Axya, nous remodelons l'avenir de l'approvisionnement industriel grâce à l'automatisation intelligente et à l'IA de pointe. Nous croyons que la technologie devrait simplifier les systèmes complexes - et c'est exactement ce que nous construisons. À mesure que nous nous développons, nous recherchons des esprits curieux et des technologues pointus qui sont enthousiastes à l'idée de résoudre des problèmes du monde réel avec un impact réel.
Le rôle :
Nous sommes à la recherche d'un ingénieur en IA passionné par l'idée de repousser les limites des systèmes basés sur l'IA. Votre travail se concentrera sur la construction et l'optimisation des pipelines de Génération Assistée par Récupération (RAG), le déploiement de modèles de vision et la mise à l'échelle des solutions dans le cloud. Des points bonus si vous connaissez bien les graphes de connaissances - nous explorons des moyens d'enrichir nos systèmes d'intelligence interne avec des connaissances structurées.
Ce sur quoi vous travaillerez :
- Concevoir, développer et déployer des systèmes d'intelligence artificielle basés sur les RAG pour les outils internes et les applications orientées client.
- Mettre en œuvre et optimiser des solutions basées sur le cloud (de préférence AWS, mais Azure ou GCP fonctionne aussi).
- Collaborer aux initiatives de vision artificielle - des pipelines de données à la mise au point et au déploiement des modèles.
- Contribuer à l'architecture des flux de travail d'IA, en assurant la modularité, l'évolutivité et l'efficacité.
- Intégrer ou exploiter les graphes de connaissances pour améliorer la recherche d'informations et la connaissance du contexte dans nos systèmes.
Ce que nous recherchons :
- 5 ans d'expérience minimum en Machine Learning Engineering
- Expérience confirmée dans la construction d'architectures RAG à l'aide d'outils tels que Haystack, ou de pipelines personnalisés.
- Forte expérience des meilleures pratiques MLOps
- Solide compréhension des plateformes cloud (AWS de préférence), y compris des services tels que S3, EC2, Lambda et SageMaker.
- Expérience pratique avec des modèles avancés de vision par ordinateur (par exemple, YOLO, CLIP, Detectron2) à travers la formation, l'évaluation et le déploiement, ainsi que la maîtrise des pratiques DevOps dans les environnements basés sur le cloud.
- Solides compétences en codage en Python et expérience avec des frameworks tels que PyTorch ou TensorFlow.
Intéressant :
- Expérience avec des outils d'orchestration LLM comme LlamaIndex, etc.
- Expérience des bases de données vectorielles (Pinecone, FAISS, Weaviate, etc.)
- Compréhension de la confidentialité des données, de la sécurité et des principes éthiques de l'IA
- Compréhension des graphes de connaissances, des ontologies ou des bases de données de graphes comme Neo4j, RDF ou TigerGraph.
Pourquoi nous rejoindre ?
- Avoir un impact sur le monde réel dans une startup en pleine croissance
- Collaborer avec une équipe motivée et terre-à-terre
- Travailler sur des systèmes d'IA de pointe en bénéficiant d'une grande flexibilité et d'un sentiment d'appartenance
- Rémunération compétitive, options d'achat d'actions et avantages sociaux
**Nous encourageons les peuples autochtones, les personnes handicapées, les membres des minorités visibles et les femmes à poser leur candidature.