Ingénieur(e) principal(e) en systèmes d’IA | Senior AI Systems Engineer in Laval, Quebec at MATADOR.IA INC.

An English version will follow.

À propos de Matador

Lieu : Laval – Hybride | Type : Temps plein | Secteur : Automobile

Chez Matador, nous réinventons la façon dont l’industrie automobile communique et fonctionne. Nous développons des solutions d’IA innovantes qui aident de vraies entreprises et façonnent l’avenir du secteur. Si vous aimez travailler à l’intersection entre un backend solide et des applications IA concrètes, vous vous sentirez à votre place dans la grande région de Montréal.

Ici, votre travail a un impact réel : vous allez concevoir, construire et faire évoluer des produits IA utilisés quotidiennement par des milliers d’entreprises. Vous avancerez vite, relèverez des défis techniques complexes et explorerez les limites de ce que l’IA multi-agents et multimodale peut accomplir — et chaque changement livré sera validé par des évaluations rigoureuses, pas à l’instinct.

• Concevoir et développer des systèmes LLM multi-agents coordonnant outils, mémoire et sorties structurées — y compris des agents qui récupèrent, analysent et exploitent des données de sources multiples (CRM, inventaire, conversations).
• Pratiquer le développement piloté par les évaluations : construire des suites d’évaluation (benchmarks hors ligne, LLM-juge, seuils de régression) ainsi que l’observabilité et le traçage nécessaires pour livrer les changements de prompts et de modèles en toute confiance.
• Développer et intégrer des serveurs et outils Model Context Protocol (MCP) reliant les agents aux systèmes d’affaires réels.
• Créer des agents vocaux en temps réel (modèles speech-to-speech, intégration téléphonique) en complément des agents de messagerie texte.
• Déployer des workflows IA sur une infrastructure cloud évolutive (AWS, MongoDB, etc.).
• Optimiser le routage des modèles, les coûts et la latence entre plusieurs fournisseurs.
• Livrer et itérer des fonctionnalités complètes en Python et TypeScript/JavaScript.

• 3 ans+ d’expérience en développement logiciel en production (backend privilégié).
• Solide maîtrise de Python et TypeScript/JavaScript.
• Bonne expérience avec MongoDB (ou bases de données comparables), AWS et architectures cloud modernes.
• Une approche pilotée par les évaluations : vous mesurez vos changements IA sur des données réelles avant de les livrer.
• Expérience pratique avec au moins un des éléments suivants :
• • Agents LLM coordonnant plusieurs appels de modèles et outils
  • Pipelines d’évaluation (LLM-juge, seuils de régression) sur des données réelles
  • Systèmes de récupération agentique (recherche hybride, reranking)

• Expérience avec le Model Context Protocol (MCP), les SDK d’agents (Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, LangGraph) ou des harnais d’agents sur mesure.
• Expertise en context engineering, sorties structurées et orchestration d’outils IA.
• Expérience avec les garde-fous IA : résistance à l’injection de prompt et protection des renseignements personnels.
• Expérience dans le déploiement et l’amélioration d’un produit réel basé sur les retours utilisateurs.

• Impact concret : vos solutions IA sont utilisées par de vraies entreprises.
• Innovation rapide : équipe agile, apprentissage continu et projets concrets.
• Flexibilité : mode hybride depuis notre bureau de Laval (Grand Montréal), au sein d’une équipe collaborative et diversifiée.
• Transformer l’industrie : contribuer à l’évolution de l’IA dans un secteur dynamique.
• Rémunération : Salaire concurrentiel, assurance collective, prestation de bien-être, épargne-retraite et service de navette depuis les stations de métro Côte-Vertu et Montmorency.

110 000 $ à 130 000 $ par année, selon l'expérience.

Location: Laval - Hybrid | Type: Full-time | Industry: Automotive

At Matador, we’re transforming how the automotive world connects and operates. We build cutting-edge AI solutions that power real businesses and shape the future of the automotive industry. If you thrive at the intersection of robust backend systems and practical AI applications, you’ll feel right at home with us in the Greater Montreal area.

This isn’t theoretical work — you’ll design, build, and scale AI-powered products that thousands of businesses rely on every day. You’ll move fast, tackle complex problems, and push the boundaries of what’s possible with multi-agent, multimodal AI systems — and every change you ship will be backed by rigorous evals, not vibes.

• Design and build multi-agent LLM systems that coordinate tools, memory, and structured outputs — including agents that retrieve, reason over, and act on data from multiple sources (CRM, inventory, conversations).
• Drive eval-driven development: build eval suites (offline benchmarks, LLM-as-judge, regression gates) and the observability and tracing needed to ship prompt and model changes with confidence.
• Build and integrate Model Context Protocol (MCP) servers and tools that connect agents to real business systems.
• Build realtime voice agents (speech-to-speech models, telephony integration) alongside text-based messaging agents.
• Deploy AI workflows into scalable cloud infrastructure (AWS, MongoDB, etc.).
• Optimize model routing, cost, and latency across multiple model providers.
• Ship and iterate on features end-to-end using Python and TypeScript/JavaScript.

• 3+ years of production-grade software engineering experience (backend focus preferred).
• Strong Python and TypeScript/JavaScript skills.
• Solid experience with MongoDB (or comparable databases), AWS, and modern cloud architecture.
• An eval-driven mindset: you measure AI changes against real-world data before shipping them.
• Hands-on experience with at least one of:
• • Built LLM agents that coordinate multiple model calls and tools.
  • Built eval pipelines (LLM-as-judge, regression gates) for LLM outputs on real-world datasets.
  • Built agentic retrieval systems (hybrid search, reranking, retrieval that feeds agent context).

• Experience with the Model Context Protocol (MCP), agent SDKs (Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, LangGraph), or custom agent harnesses.
• Deep knowledge of context engineering, structured outputs, and tool orchestration with LLMs.
• Experience with AI guardrails: prompt-injection resistance and PII handling in customer-facing systems.
• You’ve shipped a real product and improved it through user feedback.

• Impactful work: Build AI products used by real businesses, not just experiments.
• Fast innovation: Ship quickly, learn fast, and stay ahead of the curve.
• Flexible work: Hybrid from our Laval office (Greater Montreal), with a collaborative, diverse team.
• Shape the industry: Bring AI’s best ideas to one of the world’s most dynamic sectors.
• Compensation: Competitive salary, group insurance, wellness benefit, retirement savings, and shuttle service from Côte-Vertu and Montmorency metro stations.

$110,000–$130,000 per year, based on experience.