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À propos d’Audela:

Audela est une entreprise de technologie et de services dynamique et en forte croissance, spécialisée dans l’automatisation avancée des réseaux, l’infrastructure infonuagique et l’innovation en télécommunications. Notre siège social est situé à Montréal et nous avons des activités en Amérique du Nord. Audela accompagne de grands opérateurs télécom mondiaux en offrant des services d’ingénierie à fort impact, des solutions propulsées par l’IA et des services professionnels de bout en bout.

Notre équipe réunit une expertise pointue en développement logiciel, ingénierie infonuagique, optimisation RAN, analytique de données et intégration de systèmes à grande échelle. Nous nous engageons à aider nos partenaires à moderniser leurs réseaux, accélérer leur transformation numérique et améliorer leur efficacité opérationnelle.

Le poste en bref

Équipe : Développement, au sein de l'équipe qui conçoit et améliore nos agents d'IA en production.
Lieu : Montréal, Canada
Mode de travail : Hybride, au moins 3 jours par semaine au bureau

À propos du poste

Nos agents d'IA sont déjà en production et répondent à des questions techniques complexes pour des utilisateurs experts chez de grandes entreprises clientes. Votre rôle : rendre ces réponses plus exactes, plus rapides et plus utiles pour les personnes qui s'y fient, et le prouver avec des chiffres.

Les agents représentent aujourd'hui l'essentiel du travail, mais le rôle est plus large : vous êtes d'abord spécialiste de l'IA. Les problèmes arrivent sous la forme que le client leur donne, et certains se règlent mieux avec un modèle de prévision, un détecteur d'anomalies, un classificateur ou un test statistique bien choisi qu'avec un modèle de langage. On s'attend à ce que vous sachiez faire la différence, que vous soyez à l'aise des deux côtés et que vous choisissiez l'approche qui donne au client le meilleur résultat plutôt que celle qui est à la mode.

Une grande partie de notre travail touche les télécommunications, où nos utilisateurs sont des ingénieurs réseau, et nous travaillons aussi avec des clients d'autres secteurs. Aucune expérience dans ces secteurs n'est nécessaire. Vous en apprendrez assez sur chacun pour distinguer une bonne réponse d'une réponse simplement convaincante, avec des experts du domaine à vos côtés.

Responsabilités

Prendre en charge un problème client, de la première description jusqu'à une solution fonctionnelle : comprendre le besoin, déterminer s'il demande un agent, un modèle classique, une analyse statistique ou quelque chose de plus simple, puis le réaliser.
Prototyper rapidement pour savoir si une approche fonctionne avant de s'y engager, et accepter de jeter le prototype quand les chiffres le disent.
Définir, avec les experts du domaine et les clients, ce qu'est une bonne réponse pour chaque agent, constituer les jeux de tests qui la décrivent et les exécuter à chaque changement important pour faire progresser les scores d'exactitude.
Mesurer le temps et le coût de chaque réponse, trouver où vont le temps et l'argent, et les réduire.
Remonter à la cause première des mauvaises réponses et la corriger, qu'elle se trouve dans le raisonnement de l'agent, dans l'information qu'il a reçue ou dans le modèle utilisé.
Comparer directement les modèles, les fournisseurs et les configurations, et recommander des choix par défaut, chiffres à l'appui.
Garder les agents honnêtes : aucune preuve inventée, un comportement raisonnable quand un système en amont fait défaut, des réponses proportionnées à la question.
Recueillir les commentaires des clients et des experts qui utilisent les agents, les transformer en cas de test, les informer quand le problème est corrigé, et rédiger ce qui a changé et son effet dans un langage qu'un client ou une équipe de gestion de compte peut comprendre.

Qualifications requises

Au moins 4 ans d'expérience en développement logiciel ou en apprentissage automatique appliqué, incluant un travail concret d'amélioration d'une application d'IA dont dépendent de vrais utilisateurs.
Solide maîtrise de Python. Vous savez lire le fonctionnement d'un agent, le modifier et exécuter les tests vous-même.
Expérience avec les outils de développement d'agents basés sur des grands modèles de langage (LangGraph, LangChain ou similaires) et avec au moins un fournisseur ou une passerelle de modèles (OpenAI, Anthropic, Google, LiteLLM, OpenRouter ou similaires).
Expérience de la mesure de la qualité d'un système d'IA (LLM comme évaluateur, jeux de régression, comparaisons A/B) et de l'utilisation du résultat pour prendre une décision.
Bonne maîtrise de l'apprentissage automatique classique et des statistiques (modèles supervisés, séries chronologiques, détection d'anomalies, tests d'hypothèses), et le jugement nécessaire pour savoir quand ils font mieux qu'un modèle de langage.
Anglais écrit clair. L'anglais est requis parce que vos résultats sont lus par des ingénieurs, des clients et des équipes de gestion de compte à l'extérieur du Québec qui travaillent en anglais.

Company Description:

Audela (AUDELA) is an artificial intelligence company that provides products and service solutions to Communication Service Providers. The team focuses on AI-driven technologies that enable organizations to design and operate unbundled, open-source, and technology-agnostic networks. Audela’s solutions emphasize virtualized and software-defined architectures to increase flexibility, scalability, and efficiency. The company works closely with clients to create advanced, customizable AI systems for next-generation communication networks. Joining Audela offers the opportunity to contribute to cutting-edge AI innovations in a highly technical and collaborative environment.

The Role At A Glance:

Team: Engineering, on the team that builds and improves our production AI agents.
Location: Montreal, Canada
Work model: Hybrid, at least 3 days a week in the office

About The Role:

Our AI agents are already in production, answering hard technical questions for expert users at large enterprise customers. Your job is to make those answers more accurate, faster and more useful to the people who rely on them, and to prove it with numbers.

Agents are where most of the work is today, but the role is broader than that: you are an AI engineer first. Problems arrive in whatever shape the customer has them, and some of them are better solved with a forecasting model, an anomaly detector, a classifier or a well-chosen statistical test than with a language model. You are expected to recognize which is which, be comfortable on both sides, and pick the approach that gives the customer the best result rather than the one that is fashionable.

Much of our work is in telecommunications, where our users are network engineers, and we also work with customers in other industries. You don't need a background in any of them. You will learn enough of each to tell a good answer from a convincing one, with subject matter experts beside you.

Responsibilities:

Take a customer problem from first description to working solution: understand what they need, decide whether it calls for an agent, a classical model, a statistical analysis or something simpler, and build it.
Prototype quickly to find out whether an approach works before committing to it, and be willing to throw the prototype away when the numbers say so.
Define, with subject matter experts and customers, what a correct answer looks like for each agent, build the test sets that capture it, and run them on every meaningful change to keep the accuracy scores moving in the right direction.
Measure how long each answer takes and what it costs, find where the time and money go, and reduce them.
Investigate wrong answers to their root cause and fix it, whether the cause is in the agent's reasoning, the information it was given, or the model behind it.
Compare models, providers and configurations head to head and recommend defaults with the numbers to back them.
Keep the agents honest: no fabricated evidence, sensible behaviour when something upstream fails, answers sized to the question.
Collect feedback from the customers and experts using the agents, turn it into test cases, tell them when it is fixed, and write up what changed and what it did in language a customer or an account team can read.

Qualifications:

4+ years in software engineering or applied machine learning, including hands-on work improving an AI application that real users depend on.
Solid Python. You can read how an agent works, change it, and run the tests yourself.
Experience with the tooling used to build LLM agents (LangGraph, LangChain, or similar) and with at least one model provider or gateway (OpenAI, Anthropic, Google, LiteLLM, OpenRouter, or similar).
Experience measuring the quality of an AI system (LLM-as-judge, regression sets, A/B comparisons) and using the result to make a decision.
Working proficiency in classical machine learning and statistics (supervised models, time series, anomaly detection, hypothesis testing), and the judgment to know when they beat a language model.
Clear written English. English is required because your findings are read by engineers, customers and account teams outside Quebec who work in English.

Interview Integrity:

During the interview process, we're evaluating your individual problem-solving skills, creativity, and approach to challenges. While AI tools like ChatGPT, Claude, and Cursor are part of your daily toolkit once you join Audela, all interviews, assessments, and take-home assignments must be completed independently.

You may not use AI tools, third-party services, coaching platforms, or content-farming services during any part of the interview process unless we explicitly permit it. We will clearly communicate when AI tools are allowed for specific assessments.

Any indication of third-party assistance or AI-generated responses will result in immediate disqualification.

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Spécialiste principal(e) en IA appliquée/ Senior AI Engineer