Top Benefits
About the role
English follows*
Slalom est une firme de consultation en affaires et en technologie profondément humaine, axée sur les résultats afin de créer plus de valeur, sous toutes ses formes, en tout temps. De la stratégie à la livraison, nos équipes agiles réparties dans 52 bureaux dans 12 pays collaborent avec les clients pour donner vie à des expériences client percutantes, à des façons de travailler innovantes ainsi qu’à de nouveaux produits et services. Des leaders du Global 1000, de nombreuses entreprises prospères de grande et moyenne taille ainsi que plus de 500 organisations du secteur public nous font confiance pour améliorer leurs opérations, stimuler leur croissance et créer de la valeur.
Chez Slalom, nous croyons qu’ensemble, nous avançons plus vite, rêvons plus grand et bâtissons de meilleurs lendemains pour tous.
Titre du poste : IA agentique - Architecte senior.e - Ingénierie de l’intelligence
Mission À titre d’architecte senior.e ou d’architecte en ingénierie de l’intelligence, vous concevrez et livrerez des solutions innovantes d’IA, d’apprentissage automatique et d’IA agentique dans le cadre de produits intelligents et de l’automatisation ou de la réinvention de flux de travail humains sur Amazon Web Services, Azure et Google Cloud. Cela comprend l’architecture de systèmes multiagents, de flux de travail autonomes propulsés par des grands modèles de langage, LLM, de pipelines de génération augmentée par récupération, RAG, et de cadres de gouvernance de l’IA de calibre entreprise, à l’aide de frameworks d’orchestration avancés, de protocoles d’utilisation d’outils et de services d’IA natifs du nuage. Vous aiderez les clients à passer de preuves de concept isolées à des systèmes sécuritaires, évolutifs et observables qui créent une valeur d’affaires réelle, tout en contribuant à façonner les projets dans leurs phases initiales et à les livrer avec une équipe.
Avec qui vous travaillerez Vous vous joindrez à une équipe produit soudée, composée d’ingénieur.e.s, de leaders produit, de designers et de spécialistes des données, qui cocréent des logiciels modernes avec nos clients. Nous passons ensemble de la découverte à la livraison, en travaillant en pair programming, en mettant les idées à l’épreuve auprès d’utilisateurs réels et en transformant les apprentissages en incréments prêts à être livrés. Vous collaborerez avec les parties prenantes des clients et les équipes terrain afin d’intégrer des perspectives externes à la feuille de route, et vous contribuerez à outiller les clients sur les pratiques et les outils que nous utilisons afin de maintenir la valeur bien après le lancement. Pensez à des bâtisseurs et bâtisseuses axé.e.s sur leur savoir-faire, qui se soucient des résultats au-delà de la simple production.
Ce que vous ferez Assurer un leadership éclairé en IA, en apprentissage automatique, en IA générative et en IA agentique, à l’interne et auprès des clients, tout en contribuant à une culture de collaboration, d’apprentissage et de curiosité Concevoir des architectures d’IA agentique de bout en bout, incluant des boucles de planification, la gestion de la mémoire, l’intégration d’outils et les modèles de coordination entre agents Architecturer des systèmes d’orchestration multiagents à l’aide de frameworks comme Strands Agents SDK, OpenAI Agents SDK, Google ADK, LangGraph ou des outils similaires, pour le raisonnement autonome, la prise de décision et l’exécution de tâches Concevoir et mettre en œuvre des intégrations de serveurs Model Context Protocol, MCP, pour l’utilisation d’outils, l’accès aux données et l’interopérabilité intersystèmes avec les systèmes d’entreprise Bâtir des systèmes avancés de génération augmentée par récupération, RAG, incluant des bases de données vectorielles, des stratégies de plongement, l’optimisation du découpage, la recherche hybride, le réordonnancement et la synthèse de données provenant de plusieurs sources Concevoir et livrer des solutions d’IA et d’apprentissage automatique sur AWS, Azure et GCP, en utilisant la combinaison appropriée de services de données natifs du nuage, d’outils d’apprentissage automatique, de plateformes LLM et de pratiques d’ingénierie logicielle Développer en Python et, lorsque pertinent, dans d’autres langages afin de livrer des systèmes d’apprentissage automatique, des API, des harnais d’évaluation, des pipelines de récupération, des flux de travail agentiques et des services en production Recommander et mettre en œuvre des architectures pour les pipelines de modèles et d’agents, CI/CD, les tests, le déploiement, l’observabilité et les pratiques MLOps et LLMOps à grande échelle Mettre en œuvre des cadres d’évaluation, par exemple RAGAS, DeepEval et LangSmith, afin de mesurer les taux de réussite des tâches, l’exactitude des appels d’outils et l’intégrité du raisonnement dans les systèmes d’IA générative Bâtir des balises pour la sécurité, la conformité et le suivi de la performance, incluant des flux d’approbation avec intervention humaine, HITL, des politiques d’escalade et l’isolation en bac à sable Définir des cadres de gouvernance de l’IA, incluant la gestion des risques liés aux modèles, les pratiques d’IA responsable, la conformité réglementaire et les limites d’autorisation pour la prise de décision autonome Expliquer le comportement des modèles et des systèmes à des audiences techniques et non techniques, incluant l’animation de présentations techniques approfondies, d’ateliers et de conversations d’architecture Collaborer avec les Product Owners afin d’appliquer le processus agile de Slalom et de diriger l’initiation, la livraison et la transition de projets dans un rôle en contact direct avec les clients Diriger et encadrer des ingénieur.e.s et des spécialistes de l’apprentissage automatique. Diriger de plus petits projets, de 3 à 5 personnes, à titre de responsable technique, de l’initiation à la livraison Bâtir des relations de confiance avec les clients et collaborer avec les équipes de Slalom afin de partager les apprentissages et de renforcer la pratique élargie d’ingénierie de l’intelligence Consacrer environ 85 à 95 % du temps à la livraison Être disposé.e à voyager jusqu’à 50 % du temps pendant les périodes de pointe
Ce que vous apporterez Plus de 5 ans d’expérience en ingénierie logicielle à bâtir et déployer des systèmes en production. Une expérience en apprentissage automatique, en IA appliquée ou en systèmes logiciels intelligents constitue un atout, avec plus de 2 ans axés sur l’IA générative, les LLM ou les systèmes d’IA agentique Expérience pratique en conception ou en développement de systèmes multiagents, incluant l’orchestration d’agents, l’intégration d’outils et les flux de travail de prise de décision autonome Maîtrise d’au moins un framework d’IA agentique ou de flux de travail, comme LangGraph, Strands, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel, OpenAI Agents SDK, Google ADK ou un outil similaire Expérience avec les architectures RAG, incluant les bases de données vectorielles, les plongements, l’optimisation de la récupération et les techniques de gestion du contexte comme le découpage, la synthèse et la gestion de la mémoire Expérience en développement de solutions prêtes pour la production sur au moins une grande plateforme d’IA infonuagique, comme AWS Bedrock, Azure AI Foundry/OpenAI Service, GCP Vertex AI/Gemini ou Databricks. Une expérience en exploitation et en maintien d’environnements de production constitue un atout Expérience avec des outils de développement assisté par l’IA, comme Claude Code, Cursor, Kiro ou des agents de codage similaires intégrés à un IDE, incluant leur usage efficace pour la génération de code, la refactorisation, le débogage et l’accélération des flux de travail de développement Solides compétences en développement Python. Expérience avec FastAPI, Flask ou des frameworks d’API équivalents Expérience en développement de systèmes d’apprentissage automatique ou d’IA de bout en bout, incluant l’accès aux données, les flux de caractéristiques ou de récupération, les API, les tests, le déploiement et le soutien en production Familiarité avec les cadres d’évaluation, le traçage, l’observabilité, l’analyse du comportement des modèles et les tests de régression pour les systèmes d’IA générative Compréhension de l’ingénierie de prompts, de l’affinage des LLM, du raisonnement par chaîne de pensée et des techniques de sortie structurée Reconnaissance comme autorité dans au moins un domaine technique, par exemple les systèmes agentiques, le RAG ou l’orchestration multiagents, avec une familiarité généraliste des techniques d’IA et d’apprentissage automatique Capacité à travailler dans de nouveaux domaines et avec des structures de données peu familières, et à diriger des analyses exploratoires lorsque les exigences ne sont pas entièrement définies Excellentes compétences en communication orale et écrite. Capacité à diriger des présentations hautement techniques Familiarité avec la livraison de projets en mode Agile Souhaité : Expérience en développement et en intégration de serveurs Model Context Protocol, MCP Souhaité : Expérience avec les pipelines MLOps et LLMOps, le CI/CD pour l’apprentissage automatique ainsi que le suivi et l’observabilité des modèles
Mode hybride et présence au bureau : Nous travaillons en mode hybride, mais si votre leader d’équipe exige votre présence sur place, vous devrez être en mesure de répondre à ces attentes et exigences.
Avantages offerts aux employé.e.s de Slalom : Culture et plaisir au travail! Lunch and learns Activités de santé et de mieux-être Fêtes des Fêtes Groupes communautaires pour employé.e.s Clubs sociaux et activités Vacances, 20 jours calculés au prorata selon la date d’entrée en poste, et journées de mieux-être ou de maladie
Avantages tangibles Programme de rémunération concurrentiel Remboursement mensuel de 100 $ pour le téléphone cellulaire Régime enregistré d’épargne-retraite, REER, et cotisation de l’employeur Compte d’épargne libre d’impôt, CELI Carte-cadeau annuelle « Thrive Well-Being » Avantage lié à la planification familiale et à la fertilité Supplément de congé de maternité ou parental Assurances médicales et dentaires Assurance vie et assurance DMA Accès à une assurance vie et DMA supplémentaire Accès au Programme d’aide aux employé.e.s, PAE, et à Inkblot Therapy Et plus encore!
*Tous les avantages sont assujettis aux critères d’admissibilité
Slalom est un employeur inclusif qui souscrit au principe d’égalité d’accès à l’emploi et qui se consacre à bâtir une main-d’œuvre diversifiée. Nous encourageons les candidatures de toutes les personnes qualifiées et offrirons des accommodements raisonnables aux besoins des candidat.e.s à toutes les étapes du processus de recrutement et de sélection. Veuillez informer l’équipe d’acquisition de talents si vous avez besoin d’accommodements pendant le processus d’entrevue.
Veuillez noter que si vous êtes embauché.e chez Slalom, vous devrez vous soumettre à une vérification des antécédents.
Slalom is a fiercely human business and technology consulting company that leads with outcomes to bring more value, in all ways, always. From strategy through delivery, our agile teams across 52 offices in 12 countries collaborate with clients to bring powerful customer experiences, innovative ways of working, and new products and services to life. We are trusted by leaders across the Global 1000, many successful enterprise and mid-market companies, and 500+ public sector organizations to improve operations, drive growth, and create value. At Slalom, we believe that together, we can move faster, dream bigger, and build better tomorrows for all.
Job Title: Agentic AI - Sr. Architect - Intelligence Engineering
Mission As a Senior Architect or Architect in Intelligence Engineering, you’ll design and deliver innovative AI/ML and agentic AI solutions as part of intelligent products and automating / re-envisioning human workflows on Amazon Web Services, Azure, and Google Cloud. This includes architecting multi-agent systems, LLM-powered autonomous workflows, retrieval-augmented generation (RAG) pipelines, and enterprise-grade AI governance frameworks using cutting-edge orchestration frameworks, tool-use protocols, and cloud-native AI services. You’ll help clients move from isolated proofs of concept to secure, scalable, observable systems that create real business value, while helping craft projects in their initial phases and delivering them with a team.
Who you’ll work with You’ll join a tightly knit product team—engineers, product leaders, designers, and data practitioners—who co-create modern software with our customers. We move from discovery to delivery together, pairing on code, pressure testing ideas with real users, and turning learnings into ship ready increments. You’ll collaborate with customer stakeholders and field teams to bring outside in insights into the roadmap, and you’ll help enable clients on the practices and tools we use so they can sustain value long after launch. Think craft driven Builders who care about outcomes, not just output.
What you’ll do Provide thought leadership on AI/ML, Generative AI, and Agentic AI internally and with clients, while contributing to a culture of collaboration, learning, and curiosity Design end-to-end agentic AI architectures including planning loops, memory management, tool integration, and agent coordination patterns Architect multi-agent orchestration systems using frameworks such asStrands Agents SDK,OpenAI Agents SDK, Google ADK, LangGraph or similar for autonomous reasoning, decision-making, and task execution Design and implement Model Context Protocol (MCP) server integrations for tool use, data access, and cross-system interoperability with enterprise systems Build advanced retrieval-augmented generation (RAG) systems including vector databases, embedding strategies, chunking optimization, hybrid search, re-ranking, and multi-source data synthesis Design and deliver AI and ML solutions across AWS, Azure, and GCP, using the right mix combination of cloud-native data services, ML tooling, LLM platforms, and software engineering practices Build in Python and, where useful, other languages to deliver machine learning systems, APIs, evaluation harnesses, retrieval pipelines, agent workflows, and production services Recommend and implement architecture for model and agent pipelines, CI/CD, testing, deployment, observability, andMLOps/LLMOpsat scale Implement evaluation frameworks (e.g., RAGAS, DeepEval, LangSmith) to measure task success rates, tool-call accuracy, and reasoning integrity for GenAI systems Build guardrails for safety, compliance, and performance monitoring including human-in-the-loop (HITL) approval workflows, escalation policies, and sandbox isolation Define AI governance frameworks including model risk management, responsible AI practices, regulatory compliance, and authorization boundaries for autonomous decision-making Explain model and system behavior to both technical and non-technical audiences, including leading deep technical presentations, workshops, and architecture conversations Collaborate with Product Owners to apply Slalom’s agile process and lead the initiation, delivery, and transition of projects in a client-facing role Lead and mentor engineers and machine learning practitioners. Lead smaller projects (3 to 5 people) as the technical lead from project initiation to delivery Build trusted relationships with customers and collaborate across Slalom teams to share learnings and strengthen the broader Intelligence Engineering practice Will be delivery-focused approximately 85–95% of the time Willingness to travel up to 50%, at peak times
What you’ll bring 5+ years of software engineering experience building and deploying production systems; experience with machine learning, applied AI, or intelligent software systems is a plus, with 2+ years focused on generative AI, LLMs, or agentic AI systems Hands-on experience designing or building multi-agent systems including agent orchestration, tool integration, and autonomous decision-making workflows Proficiency with at least one agentic AI or workflow framework such as LangGraph, Strands, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel, OpenAI Agents SDK, Google ADK, or similar Experience with RAG architectures including vector databases, embeddings, and retrieval optimization, and context management techniques such as chunking, summarization, and memory handling Experience developing production-ready solutions on at least one major cloud AI platform, such as AWS Bedrock, Azure AI Foundry/OpenAI Service, GCP Vertex AI/Gemini, or Databricks; experience operating and maintaining production environments is a plus Experience with AI-assisted development tools such as Claude Code, Cursor, Kiro, or similar IDE-based coding agents, including effective use for code generation, refactoring, debugging, and developer workflow acceleration Strong Python development skills; experience withFastAPI, Flask, or equivalent API frameworks Experience building ML or AI systems end to end, including data access, feature or retrieval flows, APIs, testing, deployment, and production support Familiarity with evaluation frameworks, tracing, observability, model behavior analysis, and regression testing for GenAI systems Understanding of prompt engineering, LLM fine-tuning, chain-of-thought reasoning, and structured output techniques Recognized as an authority on at least one technical domain (e.g., Agentic Systems, RAG, Multi-Agent Orchestration) with generalist familiarity across AI/ML techniques Ability to work across new domains and unfamiliar data structures and lead exploratory analysis when requirements are not fully defined Excellent verbal and written communication skills; ability to lead highly technical presentations Familiarity with Agile project delivery (Preferred) Experience with Model Context Protocol (MCP) server development and integration (Preferred) Experience with MLOps/LLMOps pipelines, CI/CD for ML, and model monitoring/observability
Hybrid/In office: We are hybrid but there are expectations that if your team leader requires you onsite that you are able to meet those expectations/requirements
Slalom Employee Perks: Culture & fun! Lunch & learns Health & wellness activities Holiday parties Employee community groups Social clubs & activities Vacation (20 days prorated based on start date & wellness/sick days)
Tangible perks Competitive compensation package $100 cell phone monthly reimbursement Registered Retirement Program (RRSP) & Employer Matching Tax-Free Savings Account (TFSA) Annual “Thrive Well-Being” Gift Card Family planning/ Fertility Benefit Maternity/Parental Leave Top-Up Medical & Dental Benefits Life and AD&D Insurance Access to Supplementary Life and AD&D Insurance Access to the Employee Assistance Program (EAP) and Inkblot Therapy And more! *All benefits are subject to eligibility requirements
Slalom is an inclusive, equal opportunity employer dedicated to building a diverse workforce. We encourage applications from all qualified candidates and will work to reasonably accommodate applicants’ needs throughout all stages of the recruitment and selection process. Please advise the talent acquisition team if you require accommodations during the interview process.
Please note if you are hired at Slalom you will be required to complete a background check.
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Top Benefits
About the role
English follows*
Slalom est une firme de consultation en affaires et en technologie profondément humaine, axée sur les résultats afin de créer plus de valeur, sous toutes ses formes, en tout temps. De la stratégie à la livraison, nos équipes agiles réparties dans 52 bureaux dans 12 pays collaborent avec les clients pour donner vie à des expériences client percutantes, à des façons de travailler innovantes ainsi qu’à de nouveaux produits et services. Des leaders du Global 1000, de nombreuses entreprises prospères de grande et moyenne taille ainsi que plus de 500 organisations du secteur public nous font confiance pour améliorer leurs opérations, stimuler leur croissance et créer de la valeur.
Chez Slalom, nous croyons qu’ensemble, nous avançons plus vite, rêvons plus grand et bâtissons de meilleurs lendemains pour tous.
Titre du poste : IA agentique - Architecte senior.e - Ingénierie de l’intelligence
Mission À titre d’architecte senior.e ou d’architecte en ingénierie de l’intelligence, vous concevrez et livrerez des solutions innovantes d’IA, d’apprentissage automatique et d’IA agentique dans le cadre de produits intelligents et de l’automatisation ou de la réinvention de flux de travail humains sur Amazon Web Services, Azure et Google Cloud. Cela comprend l’architecture de systèmes multiagents, de flux de travail autonomes propulsés par des grands modèles de langage, LLM, de pipelines de génération augmentée par récupération, RAG, et de cadres de gouvernance de l’IA de calibre entreprise, à l’aide de frameworks d’orchestration avancés, de protocoles d’utilisation d’outils et de services d’IA natifs du nuage. Vous aiderez les clients à passer de preuves de concept isolées à des systèmes sécuritaires, évolutifs et observables qui créent une valeur d’affaires réelle, tout en contribuant à façonner les projets dans leurs phases initiales et à les livrer avec une équipe.
Avec qui vous travaillerez Vous vous joindrez à une équipe produit soudée, composée d’ingénieur.e.s, de leaders produit, de designers et de spécialistes des données, qui cocréent des logiciels modernes avec nos clients. Nous passons ensemble de la découverte à la livraison, en travaillant en pair programming, en mettant les idées à l’épreuve auprès d’utilisateurs réels et en transformant les apprentissages en incréments prêts à être livrés. Vous collaborerez avec les parties prenantes des clients et les équipes terrain afin d’intégrer des perspectives externes à la feuille de route, et vous contribuerez à outiller les clients sur les pratiques et les outils que nous utilisons afin de maintenir la valeur bien après le lancement. Pensez à des bâtisseurs et bâtisseuses axé.e.s sur leur savoir-faire, qui se soucient des résultats au-delà de la simple production.
Ce que vous ferez Assurer un leadership éclairé en IA, en apprentissage automatique, en IA générative et en IA agentique, à l’interne et auprès des clients, tout en contribuant à une culture de collaboration, d’apprentissage et de curiosité Concevoir des architectures d’IA agentique de bout en bout, incluant des boucles de planification, la gestion de la mémoire, l’intégration d’outils et les modèles de coordination entre agents Architecturer des systèmes d’orchestration multiagents à l’aide de frameworks comme Strands Agents SDK, OpenAI Agents SDK, Google ADK, LangGraph ou des outils similaires, pour le raisonnement autonome, la prise de décision et l’exécution de tâches Concevoir et mettre en œuvre des intégrations de serveurs Model Context Protocol, MCP, pour l’utilisation d’outils, l’accès aux données et l’interopérabilité intersystèmes avec les systèmes d’entreprise Bâtir des systèmes avancés de génération augmentée par récupération, RAG, incluant des bases de données vectorielles, des stratégies de plongement, l’optimisation du découpage, la recherche hybride, le réordonnancement et la synthèse de données provenant de plusieurs sources Concevoir et livrer des solutions d’IA et d’apprentissage automatique sur AWS, Azure et GCP, en utilisant la combinaison appropriée de services de données natifs du nuage, d’outils d’apprentissage automatique, de plateformes LLM et de pratiques d’ingénierie logicielle Développer en Python et, lorsque pertinent, dans d’autres langages afin de livrer des systèmes d’apprentissage automatique, des API, des harnais d’évaluation, des pipelines de récupération, des flux de travail agentiques et des services en production Recommander et mettre en œuvre des architectures pour les pipelines de modèles et d’agents, CI/CD, les tests, le déploiement, l’observabilité et les pratiques MLOps et LLMOps à grande échelle Mettre en œuvre des cadres d’évaluation, par exemple RAGAS, DeepEval et LangSmith, afin de mesurer les taux de réussite des tâches, l’exactitude des appels d’outils et l’intégrité du raisonnement dans les systèmes d’IA générative Bâtir des balises pour la sécurité, la conformité et le suivi de la performance, incluant des flux d’approbation avec intervention humaine, HITL, des politiques d’escalade et l’isolation en bac à sable Définir des cadres de gouvernance de l’IA, incluant la gestion des risques liés aux modèles, les pratiques d’IA responsable, la conformité réglementaire et les limites d’autorisation pour la prise de décision autonome Expliquer le comportement des modèles et des systèmes à des audiences techniques et non techniques, incluant l’animation de présentations techniques approfondies, d’ateliers et de conversations d’architecture Collaborer avec les Product Owners afin d’appliquer le processus agile de Slalom et de diriger l’initiation, la livraison et la transition de projets dans un rôle en contact direct avec les clients Diriger et encadrer des ingénieur.e.s et des spécialistes de l’apprentissage automatique. Diriger de plus petits projets, de 3 à 5 personnes, à titre de responsable technique, de l’initiation à la livraison Bâtir des relations de confiance avec les clients et collaborer avec les équipes de Slalom afin de partager les apprentissages et de renforcer la pratique élargie d’ingénierie de l’intelligence Consacrer environ 85 à 95 % du temps à la livraison Être disposé.e à voyager jusqu’à 50 % du temps pendant les périodes de pointe
Ce que vous apporterez Plus de 5 ans d’expérience en ingénierie logicielle à bâtir et déployer des systèmes en production. Une expérience en apprentissage automatique, en IA appliquée ou en systèmes logiciels intelligents constitue un atout, avec plus de 2 ans axés sur l’IA générative, les LLM ou les systèmes d’IA agentique Expérience pratique en conception ou en développement de systèmes multiagents, incluant l’orchestration d’agents, l’intégration d’outils et les flux de travail de prise de décision autonome Maîtrise d’au moins un framework d’IA agentique ou de flux de travail, comme LangGraph, Strands, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel, OpenAI Agents SDK, Google ADK ou un outil similaire Expérience avec les architectures RAG, incluant les bases de données vectorielles, les plongements, l’optimisation de la récupération et les techniques de gestion du contexte comme le découpage, la synthèse et la gestion de la mémoire Expérience en développement de solutions prêtes pour la production sur au moins une grande plateforme d’IA infonuagique, comme AWS Bedrock, Azure AI Foundry/OpenAI Service, GCP Vertex AI/Gemini ou Databricks. Une expérience en exploitation et en maintien d’environnements de production constitue un atout Expérience avec des outils de développement assisté par l’IA, comme Claude Code, Cursor, Kiro ou des agents de codage similaires intégrés à un IDE, incluant leur usage efficace pour la génération de code, la refactorisation, le débogage et l’accélération des flux de travail de développement Solides compétences en développement Python. Expérience avec FastAPI, Flask ou des frameworks d’API équivalents Expérience en développement de systèmes d’apprentissage automatique ou d’IA de bout en bout, incluant l’accès aux données, les flux de caractéristiques ou de récupération, les API, les tests, le déploiement et le soutien en production Familiarité avec les cadres d’évaluation, le traçage, l’observabilité, l’analyse du comportement des modèles et les tests de régression pour les systèmes d’IA générative Compréhension de l’ingénierie de prompts, de l’affinage des LLM, du raisonnement par chaîne de pensée et des techniques de sortie structurée Reconnaissance comme autorité dans au moins un domaine technique, par exemple les systèmes agentiques, le RAG ou l’orchestration multiagents, avec une familiarité généraliste des techniques d’IA et d’apprentissage automatique Capacité à travailler dans de nouveaux domaines et avec des structures de données peu familières, et à diriger des analyses exploratoires lorsque les exigences ne sont pas entièrement définies Excellentes compétences en communication orale et écrite. Capacité à diriger des présentations hautement techniques Familiarité avec la livraison de projets en mode Agile Souhaité : Expérience en développement et en intégration de serveurs Model Context Protocol, MCP Souhaité : Expérience avec les pipelines MLOps et LLMOps, le CI/CD pour l’apprentissage automatique ainsi que le suivi et l’observabilité des modèles
Mode hybride et présence au bureau : Nous travaillons en mode hybride, mais si votre leader d’équipe exige votre présence sur place, vous devrez être en mesure de répondre à ces attentes et exigences.
Avantages offerts aux employé.e.s de Slalom : Culture et plaisir au travail! Lunch and learns Activités de santé et de mieux-être Fêtes des Fêtes Groupes communautaires pour employé.e.s Clubs sociaux et activités Vacances, 20 jours calculés au prorata selon la date d’entrée en poste, et journées de mieux-être ou de maladie
Avantages tangibles Programme de rémunération concurrentiel Remboursement mensuel de 100 $ pour le téléphone cellulaire Régime enregistré d’épargne-retraite, REER, et cotisation de l’employeur Compte d’épargne libre d’impôt, CELI Carte-cadeau annuelle « Thrive Well-Being » Avantage lié à la planification familiale et à la fertilité Supplément de congé de maternité ou parental Assurances médicales et dentaires Assurance vie et assurance DMA Accès à une assurance vie et DMA supplémentaire Accès au Programme d’aide aux employé.e.s, PAE, et à Inkblot Therapy Et plus encore!
*Tous les avantages sont assujettis aux critères d’admissibilité
Slalom est un employeur inclusif qui souscrit au principe d’égalité d’accès à l’emploi et qui se consacre à bâtir une main-d’œuvre diversifiée. Nous encourageons les candidatures de toutes les personnes qualifiées et offrirons des accommodements raisonnables aux besoins des candidat.e.s à toutes les étapes du processus de recrutement et de sélection. Veuillez informer l’équipe d’acquisition de talents si vous avez besoin d’accommodements pendant le processus d’entrevue.
Veuillez noter que si vous êtes embauché.e chez Slalom, vous devrez vous soumettre à une vérification des antécédents.
Slalom is a fiercely human business and technology consulting company that leads with outcomes to bring more value, in all ways, always. From strategy through delivery, our agile teams across 52 offices in 12 countries collaborate with clients to bring powerful customer experiences, innovative ways of working, and new products and services to life. We are trusted by leaders across the Global 1000, many successful enterprise and mid-market companies, and 500+ public sector organizations to improve operations, drive growth, and create value. At Slalom, we believe that together, we can move faster, dream bigger, and build better tomorrows for all.
Job Title: Agentic AI - Sr. Architect - Intelligence Engineering
Mission As a Senior Architect or Architect in Intelligence Engineering, you’ll design and deliver innovative AI/ML and agentic AI solutions as part of intelligent products and automating / re-envisioning human workflows on Amazon Web Services, Azure, and Google Cloud. This includes architecting multi-agent systems, LLM-powered autonomous workflows, retrieval-augmented generation (RAG) pipelines, and enterprise-grade AI governance frameworks using cutting-edge orchestration frameworks, tool-use protocols, and cloud-native AI services. You’ll help clients move from isolated proofs of concept to secure, scalable, observable systems that create real business value, while helping craft projects in their initial phases and delivering them with a team.
Who you’ll work with You’ll join a tightly knit product team—engineers, product leaders, designers, and data practitioners—who co-create modern software with our customers. We move from discovery to delivery together, pairing on code, pressure testing ideas with real users, and turning learnings into ship ready increments. You’ll collaborate with customer stakeholders and field teams to bring outside in insights into the roadmap, and you’ll help enable clients on the practices and tools we use so they can sustain value long after launch. Think craft driven Builders who care about outcomes, not just output.
What you’ll do Provide thought leadership on AI/ML, Generative AI, and Agentic AI internally and with clients, while contributing to a culture of collaboration, learning, and curiosity Design end-to-end agentic AI architectures including planning loops, memory management, tool integration, and agent coordination patterns Architect multi-agent orchestration systems using frameworks such asStrands Agents SDK,OpenAI Agents SDK, Google ADK, LangGraph or similar for autonomous reasoning, decision-making, and task execution Design and implement Model Context Protocol (MCP) server integrations for tool use, data access, and cross-system interoperability with enterprise systems Build advanced retrieval-augmented generation (RAG) systems including vector databases, embedding strategies, chunking optimization, hybrid search, re-ranking, and multi-source data synthesis Design and deliver AI and ML solutions across AWS, Azure, and GCP, using the right mix combination of cloud-native data services, ML tooling, LLM platforms, and software engineering practices Build in Python and, where useful, other languages to deliver machine learning systems, APIs, evaluation harnesses, retrieval pipelines, agent workflows, and production services Recommend and implement architecture for model and agent pipelines, CI/CD, testing, deployment, observability, andMLOps/LLMOpsat scale Implement evaluation frameworks (e.g., RAGAS, DeepEval, LangSmith) to measure task success rates, tool-call accuracy, and reasoning integrity for GenAI systems Build guardrails for safety, compliance, and performance monitoring including human-in-the-loop (HITL) approval workflows, escalation policies, and sandbox isolation Define AI governance frameworks including model risk management, responsible AI practices, regulatory compliance, and authorization boundaries for autonomous decision-making Explain model and system behavior to both technical and non-technical audiences, including leading deep technical presentations, workshops, and architecture conversations Collaborate with Product Owners to apply Slalom’s agile process and lead the initiation, delivery, and transition of projects in a client-facing role Lead and mentor engineers and machine learning practitioners. Lead smaller projects (3 to 5 people) as the technical lead from project initiation to delivery Build trusted relationships with customers and collaborate across Slalom teams to share learnings and strengthen the broader Intelligence Engineering practice Will be delivery-focused approximately 85–95% of the time Willingness to travel up to 50%, at peak times
What you’ll bring 5+ years of software engineering experience building and deploying production systems; experience with machine learning, applied AI, or intelligent software systems is a plus, with 2+ years focused on generative AI, LLMs, or agentic AI systems Hands-on experience designing or building multi-agent systems including agent orchestration, tool integration, and autonomous decision-making workflows Proficiency with at least one agentic AI or workflow framework such as LangGraph, Strands, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel, OpenAI Agents SDK, Google ADK, or similar Experience with RAG architectures including vector databases, embeddings, and retrieval optimization, and context management techniques such as chunking, summarization, and memory handling Experience developing production-ready solutions on at least one major cloud AI platform, such as AWS Bedrock, Azure AI Foundry/OpenAI Service, GCP Vertex AI/Gemini, or Databricks; experience operating and maintaining production environments is a plus Experience with AI-assisted development tools such as Claude Code, Cursor, Kiro, or similar IDE-based coding agents, including effective use for code generation, refactoring, debugging, and developer workflow acceleration Strong Python development skills; experience withFastAPI, Flask, or equivalent API frameworks Experience building ML or AI systems end to end, including data access, feature or retrieval flows, APIs, testing, deployment, and production support Familiarity with evaluation frameworks, tracing, observability, model behavior analysis, and regression testing for GenAI systems Understanding of prompt engineering, LLM fine-tuning, chain-of-thought reasoning, and structured output techniques Recognized as an authority on at least one technical domain (e.g., Agentic Systems, RAG, Multi-Agent Orchestration) with generalist familiarity across AI/ML techniques Ability to work across new domains and unfamiliar data structures and lead exploratory analysis when requirements are not fully defined Excellent verbal and written communication skills; ability to lead highly technical presentations Familiarity with Agile project delivery (Preferred) Experience with Model Context Protocol (MCP) server development and integration (Preferred) Experience with MLOps/LLMOps pipelines, CI/CD for ML, and model monitoring/observability
Hybrid/In office: We are hybrid but there are expectations that if your team leader requires you onsite that you are able to meet those expectations/requirements
Slalom Employee Perks: Culture & fun! Lunch & learns Health & wellness activities Holiday parties Employee community groups Social clubs & activities Vacation (20 days prorated based on start date & wellness/sick days)
Tangible perks Competitive compensation package $100 cell phone monthly reimbursement Registered Retirement Program (RRSP) & Employer Matching Tax-Free Savings Account (TFSA) Annual “Thrive Well-Being” Gift Card Family planning/ Fertility Benefit Maternity/Parental Leave Top-Up Medical & Dental Benefits Life and AD&D Insurance Access to Supplementary Life and AD&D Insurance Access to the Employee Assistance Program (EAP) and Inkblot Therapy And more! *All benefits are subject to eligibility requirements
Slalom is an inclusive, equal opportunity employer dedicated to building a diverse workforce. We encourage applications from all qualified candidates and will work to reasonably accommodate applicants’ needs throughout all stages of the recruitment and selection process. Please advise the talent acquisition team if you require accommodations during the interview process.
Please note if you are hired at Slalom you will be required to complete a background check.