Nous acceptons uniquement les candidatures des provinces de l'ONTARIO ou du QUÉBEC. Nous sommes à la recherche d'un développeur backend intermédiaire motivé pour contribuer à la conception et à l'évolution de l'infrastructure backend de notre suite de produits, notamment de notre assistant chatbot IA. Ce poste d'ingénieur backend généraliste se concentre actuellement sur un système d'IA incluant la génération augmentée par la récupération (RAG), des flux de travail multi-étapes, l'appel d'outils à des services externes, la gestion de la mémoire et une intégration transparente avec les LLM. Vous concevrez des services backend évolutifs et fiables qui serviront de base aux fonctionnalités basées sur l'IA, tout en assurant les besoins d'arrière-plan traditionnels (API, persistance des données, intégrations et performances). Nous privilégions de solides compétences techniques à la maîtrise d'un cadre unique et obsolète. Principales responsabilités - Concevoir, développer et maintenir des API RESTful/GraphQL et des microservices évolutifs pour notre chatbot IA et nos autres systèmes backend. - Mettre en œuvre des systèmes d'IA multiagents à l'aide de cadres tels que LangChain/LangGraph (ou équivalent) : orchestration multi-agents, appels d'outils à des API externes, boucles de raisonnement, gestion de la mémoire et des états. - Intégrer des fournisseurs LLM tiers et gérer l'ingénierie des prompts, la limitation du débit, l'optimisation des coûts et la logique de repli. - Développer et optimiser les pipelines RAG (Research, Agile, Data) : ingestion de documents, génération d'intégrations, recherche/extraction de vecteurs et génération de réponses contextuelles. - Travailler avec des bases de données traditionnelles et des bases de données vectorielles modernes. - Créer et maintenir des intégrations fiables avec des services externes via des API, des webhooks et des modèles événementiels. - Assurer la haute disponibilité, les performances, la sécurité, l'observabilité et l'évolutivité de tous les services d'arrière-plan (surveillance, journalisation, mise en cache, traitement asynchrone). • Écrire du code propre, testable et bien documenté, et participer activement aux revues de code, aux discussions d'architecture et aux cérémonies agiles. - Collaborer étroitement avec les autres équipes d'ingénierie et les intervenants du produit pour livrer des fonctionnalités complètes. Responsabilités additionnelles - Développer, configurer et maintenir l'infrastructure infonuagique sur laquelle les applications s'exécutent. - Participer à un système de garde 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 pour les projets de l'équipe. Qualifications requises - Plus de 5 ans d'expérience pratique en développement logiciel backend. - Excellente maîtrise de Python et des cadres Web Python modernes (FastAPI, Django ou Flask fortement recommandés). - Solide compréhension des bases de données relationnelles et NoSQL, de l'ORM/optimisation des requêtes et de la modélisation des données. - Expérience de la conception et de l'utilisation d'API RESTful, de GraphQL ou d'architectures événementielles (Kafka, RabbitMQ, etc.). - Familiarité avec les plateformes infonuagiques (AWS, GCP ou Azure), notamment les architectures sans serveur, les conteneurs (Docker) et l'orchestration de base (Kubernetes ou équivalent). - Connaissance pratique des concepts d'intégration de l'IA : modèles linéaires latents (LLM), embeddings, recherche vectorielle, motifs RAG et techniques de base d'appel d'outils. - Solides compétences en génie logiciel : code propre, tests (unitaires et d’intégration), CI/CD, Git et méthodologies agiles. - Excellentes compétences en résolution de problèmes et capacité à décomposer des exigences complexes liées à l’IA en solutions backend robustes. - Maîtrise des outils d’observabilité (Prometheus, Grafana, Datadog, OpenTelemetry) et des bonnes pratiques de sécurité (OAuth, JWT, passerelles API). - Excellentes compétences en communication en anglais*. Français un atout. *L’utilisation de l’anglais est nécessaire pour collaborer avec des équipes internes et internationaux, et pour accéder à des informations et des ressources. Atouts additionnels : - Expérience directe dans la conception ou la contribution à des systèmes RAG ou à des flux de travail d’agents (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Haystack, CrewAI, AutoGen, etc.). - Expérience dans l’appel de fonctions/outils, l’analyse syntaxique de sorties structurées et le raisonnement d’agents multi-étapes. - Connaissance de Java/Spring Boot. - Compréhension des compromis coûts-performances des LLM et des principes de base de l’ingénierie des invites. - Baccalauréat en informatique, en génie ou expérience pratique équivalente. Pourquoi se joindre à nous ? C'est une période excitante pour les ingénieurs backend. Les compétences d'arrière-plan traditionnelles demeurent essentielles, mais la capacité de concevoir des systèmes d'IA de qualité professionnelle (RAG + agents) devient rapidement une compétence fondamentale. Vous travaillerez sur des fonctionnalités d’IA de pointe tout en appliquant des pratiques d’ingénierie logicielle éprouvées, dans un environnement collaboratif et à fort impact. En plus: - Du travail remote et des horaires flexibles t’assurant une flexibilité avec ta vie perso. - 4 semaines de vacances + 5 jours personnelles annuellement - Programmes d’assurance-collective dès ton premier jour, comprenant l’accès à la télémédecine et à un PAE; - Un arrêt pendant les fêtes - REER collectif avec contribution de l’employeur offert des ton premier jour; Triton Digital est un employeur qui souscrit au principe de l'égalité des chances et s'engage à promouvoir un environnement de travail diversifié, équitable et inclusif où tous les employés sont respectés, soutenus et en mesure d'atteindre leur plein potentiel.

• Design, develop, and maintain scalable RESTful/GraphQL APIs and microservices for our AI chatbot and other backend systems • Implement multi-agent AI systems using frameworks such as LangChain/LangGraph (or equivalent): multi-agent orchestration, tool calls to external APIs, reasoning loops, and memory/state management • Integrate third-party LLM providers and manage prompt engineering, rate limiting, cost optimization, and fallback logic • Develop and optimize RAG (Retrieval-Augmented Generation) pipelines: document ingestion, embedding generation, vector search/retrieval, and contextual response generation • Work with traditional databases and modern vector databases. Build and maintain reliable integrations with external services via APIs, webhooks, and event-driven patterns • Ensure high availability, performance, security, observability, and scalability of all backend services (monitoring, logging, caching, asynchronous processing) • Write clean, testable, and well-documented code; actively participate in code reviews, architectural discussions, and agile ceremonies • Collaborate closely with other engineering teams and product stakeholders to deliver end-to-end features.

• Write clean, maintainable, and efficient code, following best practices and coding standards, completing tasks independently and taking a proactive approach to finding solutions to challenges. • Develop new features and improvements based on project requirements, collaborating with product managers and designers but also taking ownership of your work from start to finish. • Work with cross-functional teams to understand project requirements and help implement new features and updates. • Proactively identify bugs and issues in the software and resolve them through testing and debugging. • Create unit tests, conduct testing, and document solutions and processes for future reference. • Ensure code is well-tested and stable before release. • Stay up to date with emerging technologies, development practices, and tools. • Participate in team learning activities and apply new knowledge to improve your work. • Create and maintain documentation for software systems, including setup guides and technical specifications. • Participate as the engineering lead in agile ceremonies including sprint planning, backlog grooming, and retrospectives, using insight to assess project needs, fostering collaboration and proactive problem solving.

• Design, implement, and maintain developer productivity tools and platforms that streamline the software delivery lifecycle for HP teams • Design, implement, and maintain new AI-supported SDLC workflows • Build APIs, automation, and CI/CD pipelines that accelerate development and testing workflows across multiple services • Collaborate with SREs, developers, and quality engineers to improve observability, build reliability, and deployment efficiency • Contribute to shared infrastructure services such as ephemeral environments, resource modeling APIs, and developer onboarding automation • Measure and monitor the performance of tools in production to ensure high availability and low latency