Machine Learning Engineer
À propos du poste
Rejoins l'équipe AI de KortexIA pour construire l'architecture ML qui personnalise l'apprentissage de milliers d'élèves québécois. Tu travailleras sur des problèmes complexes de Deep Learning, Knowledge Graphs, et Knowledge Tracing pour diagnostiquer et combler les lacunes scolaires invisibles.
Responsabilités
- Concevoir et déployer des modèles de Knowledge Tracing pour suivre la progression des élèves en temps réel
- Développer des systèmes de recommandation personnalisés basés sur les lacunes détectées
- Construire et optimiser des Knowledge Graphs pour représenter les dépendances entre concepts scolaires
- Implémenter des pipelines ML robustes pour l'analyse de réponses d'élèves (NLP)
- Collaborer avec l'équipe produit pour intégrer les insights ML dans l'expérience utilisateur
- Contribuer à la recherche en IA Neuro-Symbolique appliquée à l'éducation
Qualifications requises
- Baccalauréat ou Maîtrise en Informatique, Mathématiques, ou domaine connexe
- 3+ années d'expérience en Machine Learning en production
- Expertise solide en Python et frameworks ML (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn)
- Expérience avec des modèles de recommandation ou systèmes personnalisés
- Compréhension des architectures Deep Learning (Transformers, GNNs)
- Capacité à traduire des besoins produit en solutions ML pragmatiques
Atouts supplémentaires
- Expérience avec Knowledge Graphs (Neo4j, GraphQL)
- Connaissance en NLP et traitement de texte éducatif
- Publications ou contributions open-source en ML
- Expérience en EdTech ou systèmes adaptatifs d'apprentissage
- Familiarité avec MLOps (MLflow, Weights & Biases, Kubeflow)
- Passion pour l'éducation et impact social mesurable
Stack technique
Avantages
Processus de recrutement
1. Candidature
Envoie ton CV + GitHub/portfolio à lyes@kortexia.io
2. Appel découverte (30 min)
Discussion informelle sur ton parcours et la vision de KortexIA
3. Technical challenge (take-home)
Problème ML réaliste à résoudre chez toi (3-4h, payé 500$)
4. Technical interview (90 min)
Présentation de ta solution + discussion approfondie sur l'architecture ML
5. Culture fit (45 min)
Rencontre avec le co-fondateur et un membre de l'équipe
6. Offre
Décision en 48h max après la dernière étape
À propos de l'équipe
Tu rejoindras une équipe de 5 personnes passionnées par l'intersection de l'IA et de l'éducation. Nous sommes acceptés au CENTECH (ÉTS), soutenus par des mentors de classe mondiale, et en mission pour démocratiser l'accès à un tutorat d'élite au Québec. Notre stack technique est moderne, notre culture valorise l'autonomie et l'impact mesurable, et chaque membre a une voix dans les décisions produit et tech.
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