Développeur(euse) IA / NLP (Python, modèles open-weight)

Titre du poste : Développeur(euse) IA / NLP (Python, modèles open-weight)

Entreprise : Vendogram AI
Lieu : Flexible / négociable (mode hybride possible)
Rémunération : Selon l’expérience
Statut : Temps plein ou temps partiel avancé
Étudiant(e)s à la maîtrise avec forte expérience pratique bienvenu(e)s

À propos de Vendogram AI

Vendogram AI développe des systèmes d’IA pratiques et des solutions basées sur des agents. Nous avançons vite, nous documentons nos décisions et nous privilégions la rigueur technique, la traçabilité et la reproductibilité. Nous ne cherchons pas des démos. Nous construisons des systèmes solides.

Le rôle

Nous embauchons un(e) développeur(euse) IA / NLP pour concevoir et livrer des pipelines d’IA structurés à partir de modèles open-weight.

Ce rôle implique du vrai travail d’ingénierie :

• Ingestion et extraction structurée de documents
• Systèmes de classification
• Pipelines de recherche hybride (full-text + embeddings + reranking)
• Détecteurs NLP basés sur des règles (lexiques + parsing syntaxique)
• Génération de rapports structurés (JSON, PDF, DOCX)
• Exécution et optimisation de modèles open-weight

Vous travaillerez directement avec la direction pour transformer des idées complexes en systèmes fonctionnels et maintenables.

Responsabilités

• Écrire du code Python propre et modulaire
• Construire des pipelines déterministes lorsque la précision est critique
• Implémenter et versionner des règles (YAML/JSON)
• Optimiser l’inférence locale (GPU)
• Concevoir des jeux d’évaluation et tests de régression
• Documenter les décisions d’architecture
• Signaler rapidement les risques techniques

Exigences

• Excellente maîtrise de Python (code production, pas seulement notebooks)
• Expérience avec modèles open-weight (Qwen, DeepSeek, LLaMA, etc.)
• Expérience avec embeddings et bases vectorielles (FAISS, Milvus, Weaviate, etc.)
• Expérience avec rerankers / cross-encoders
• Expérience en classification documentaire
• Expérience avec extraction PDF programmatique (ex. PyMuPDF)
• Connaissance de spaCy ou parsing syntaxique
• À l’aise en environnement Linux

Atouts importants

• LoRA / QLoRA / PEFT
• Quantization et optimisation d’inférence
• Conception de “golden datasets” et harness d’évaluation
• Génération structurée de rapports (PDF/DOCX)
• Expérience avec systèmes exigeant explicabilité et auditabilité

Profil recherché

• Très structuré(e) et rigoureux(se)
• Sens de la traçabilité et de la reproductibilité
• Capable de travailler de façon autonome
• Orienté(e) livraison

Si vous êtes désorganisé(e), ce rôle le révélera rapidement.
Si vous êtes discipliné(e) et sérieux(se) en ingénierie, vous progresserez vite.

Pour postuler

Envoyez :

• CV
• Brève description d’un système réel que vous avez construit
• Lien GitHub ou exemple de code (si disponible)

Nous valorisons la clarté et l’exécution.

Job Title: AI / NLP Developer (Python, Open-Weight Models)

Company: Vendogram AI
Location: Flexible / negotiable (hybrid possible)
Compensation: Based on experience
Structure: Full-time or strong part-time candidate considered
Master’s students with serious practical experience welcome

About Vendogram AI

Vendogram AI builds practical AI systems and agent-driven solutions. We move fast, document decisions, and prioritize technical rigor, traceability, and reproducibility. We are building production systems — not demos.

The Role

We are hiring an AI / NLP Developer to design and ship structured AI pipelines using open-weight models.

This role involves real engineering work:

• Document ingestion and structured extraction
• Classification systems
• Hybrid retrieval (full-text + embeddings + reranking)
• Rule-based NLP detectors
• Structured report generation (JSON, PDF, DOCX)
• Local model execution and optimization

You will work directly with leadership to turn complex ideas into production-ready systems.

Responsibilities

• Write clean, modular Python code
• Build deterministic pipelines where correctness matters
• Implement and version rule sets
• Optimize GPU inference
• Design evaluation harnesses and regression testing
• Document architecture decisions
• Flag technical risks early

Required Skills

• Strong Python (production-quality code)
• Experience with open-weight models (Qwen, DeepSeek, LLaMA, etc.)
• Experience with embeddings and vector databases
• Experience with rerankers / cross-encoders
• Experience with document classification
• Experience working programmatically with PDFs
• Familiarity with spaCy or dependency parsing
• Comfortable in Linux environments

Nice to Have

• LoRA / QLoRA / PEFT
• Quantization and inference optimization
• Golden dataset evaluation design
• Structured report generation
• Experience building explainable, auditable systems

How to Apply

Submit:

• Resume
• Short description of a real system you built
• GitHub or code sample (if available)

We value clarity, execution, and technical depth.

Rémunération : 20,00$ à 30,00$ par heure

Heures prévues : de 20.0 à 30.0 par semaine

Avantages :

• Stationnement sur place

Question(s) de présélection:

• How many years of professional Python experience do you have (outside coursework)?
• Have you personally deployed and run an open-weight LLM locally (not via API)?
• Which vector databases have you used in a real implementation? (Select all that apply)
• Have you implemented hybrid retrieval (FTS + vector + reranking)?
• Have you implemented rule-based NLP using dependency parsing or token-level features (not prompting an LLM)?
• Have you optimized model inference on GPU?

Expérience:

• Python: 1 an (Obligatoire)

Langue:

• Anglais (Obligatoire)

Lieu du poste : Télétravail hybride à Brossard, QC J4X 2W2