Principal AI Cloud Engineer

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The Team

We accelerate BMO’s AI journey by building enterprise-grade, cloud-native AI solutions. Our team combines engineering excellence with cutting-edge AI to deliver scalable, secure, and responsible solutions that power business innovation across the bank. We enable and accelerate our partners on their AI journeys across the enterprise, helping teams across BMO unlock value at scale. We support one another in times of need and take pride in our work. We are engineers, AI practitioners, platform builders, thought leaders, multipliers, and coders. Above all, we are a global team of diverse individuals who enjoy working together to create smart, secure, and scalable solutions that make an impact across the enterprise. Our ambition is bold: deploy our capital and resources to their highest and most profitable use through a digital-first operating model, powered by data and AI-driven decisions.

The Impact

As a Principal Cloud AI Engineer, you are a hands-on technical developer who designs, builds, and scales cloud-native AI solutions and products. You help set engineering standards, establish patterns, mentor senior engineers, and partner with multiple teams to deliver resilient, governed, and cost-efficient AI at enterprise scale. You’ll help shape and evolve our AI cloud strategy from model serving and LLMOps to security, observability, and compliance so teams across the bank can innovate safely and rapidly.

You will advance BMO’s Digital First strategy by:

• Defining reference and production-grade solutions for AI/GenAI on cloud (AWS preferred; multi-cloud aware).

• Building reusable, secure, and observable components (APIs, SDKs, microservices, pipelines).

• Operationalizing LLMs and RAG with strong controls and Responsible AI guardrails.

• Driving platform roadmaps that enable faster delivery, lower risk, and measurable business outcomes.

What’s In It for You

• Influence the technical direction of enterprise AI and the platform primitives others build on.

• Ship high-impact systems used across many business lines and products.

• Work across the full stack: cloud infra, data/feature pipelines, model serving, LLMOps, and DevSecOps.

• Partner with a leadership team invested in your growth and thought leadership.

Responsibilities

Infrastructure & Platform Builder

• Design, build, and operate cloud-native AI infrastructure for ML/GenAI workloads:

  • Compute: GPU/CPU clusters, autoscaling, spot instance strategies

  • Networking: AWS VPC, PrivateLink, peering, multi-region HA/DR

  • Storage & Databases: high-performance data lakes (e.g., S3-based data lake), relational DBs, vector DBs (FAISS, Milvus, Pinecone, pgvector)

  • Security: IAM, Secrets Manager / KMS-backed secrets management and encryption, policy-as-code

• Implement observability and reliability for AI infra:

  • Metrics (latency, throughput, GPU utilization, cost)

  • Logging/tracing (OpenTelemetry), SLOs/SLIs for infra services

• Build CI/CD and GitOps pipelines for infrastructure-as-code (Terraform/CloudFormation) and AI platform components

• Drive FinOps for AI infra: GPU rightsizing, caching, inference optimization, cost governance

Application & Service Enablement

• Enable frontend and backend services for AI platforms:

  • Secure APIs, microservices, and event-driven architectures

  • Integration with custom model runtimes (TensorRT-LLM, vLLM, Triton/KServe)

• Provide infrastructure support for RAG systems: embeddings, chunking, retrieval pipelines

• Ensure scalable serving infrastructure for LLMs and ML models with caching and token optimization

Strategy & Architecture

• Define and evolve AI infrastructure reference architecture for cloud (AWS preferred):

  • Container orchestration (Kubernetes/EKS), service mesh, ingress

  • Serverless/event-driven patterns for AI pipelines

  • Multi-region, HA/DR, compliance-ready designs

• Establish standards and best practices for containerization, IaC, and secure networking for AI systems

Security, Risk & Governance

• Implement defense-in-depth for AI infra:

  • IAM least privilege, private networking, KMS/Secrets Manager, SBOM, image signing

• Ensure compliance and Responsible AI controls at infra level:

  • Data residency, encryption, lineage, audit readiness

Delivery & Operations

• Lead infrastructure discovery and solution design with stakeholders

• Operate platforms with SRE principles: error budgets, incident response, chaos testing

• Mentor engineers; create reusable IaC modules, templates, and golden paths

Must-Have Qualifications

• Bachelor’s/Master’s/PhD in CS, Engineering, or related field

• 7+ years building large-scale distributed cloud infrastructure

• 5+ years hands-on with AWS (preferred); Azure/GCP nice to have

• Proven experience with AI/ML infra: GPU clusters, Kubernetes, CI/CD, observability

• Strong in IaC (Terraform/CloudFormation), Kubernetes, networking, security

• Expertise in cloud-native patterns: containers, service mesh, serverless

• Familiarity with MLOps/LLMOps infra: model serving, feature stores, vector DBs

• Programming in Python (infra automation) and one of Go/TypeScript for tooling

• Understanding of frontend/backend integration for AI services

• Familiarity with MLOps/LLMOps infra: model serving, feature stores, vector DBs

• Programming in Python (infra automation) and one of Go/TypeScript for tooling

• Understanding of frontend/backend integration for AI services

Nice-to-Have

• GPU optimization (CUDA/NCCL, TensorRT-LLM)

• Observability tools (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry)

• Event streaming (Kafka/Kinesis), real-time systems

• Experience with AI platform products (Amazon SageMaker), MLflow, KServe, Hugging Face

Tech Stack

• Cloud & Infra: AWS (EKS, Lambda, Kinesis, Secrets Manager/KMS), Terraform/CloudFormation, GitHub Actions/AWS CodePipeline

• AI Infra: Kubernetes, KServe/Triton, vLLM, TensorRT-LLM, Ray, Spark

• Ops: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, ArgoCD, OPA

• Data: Feature stores (Feast), vector DBs (FAISS, Milvus, Pinecone), relational DBs

• App Layer: APIs, microservices, frontend/backend integration for AI systems

Success Metrics

• Reliability & Performance: SLOs met for infra services, GPU utilization optimized

• Security & Compliance: Zero critical findings, auditable infra

• Cost Efficiency: Reduced GPU/infra spend via FinOps strategies

• Developer Velocity: Faster provisioning and deployment of AI infra

• Technical Leadership: Influence on infra standards, mentorship, reusable patterns

Salaire :

Type de rémunération :

Ce qui précède représente la fourchette et le type de rémunération de BMO Groupe financier.

Les salaires varieront en fonction de facteurs comme l’emplacement, les compétences, l’expérience, les études et les qualifications pour le poste et pourront inclure une structure de commissions. Les salaires pour les postes à temps partiel seront calculés au prorata du nombre d’heures travaillées régulièrement. Pour les rôles à commission, le salaire susmentionné représente la cible de BMO Groupe financier pour la première année au poste.

La rémunération totale offerte par BMO variera selon le type de rémunération associé au poste et peut comprendre des primes de rendement, des primes discrétionnaires ainsi que d’autres avantages et récompenses. BMO offre également une assurance santé, le remboursement des frais de scolarité, une assurance accident et une assurance vie, ainsi que des régimes d’épargne-retraite. Pour en savoir plus sur nos avantages sociaux, consultez le site : https://jobs.bmo.com/ca/fr/R%C3%A9mun%C3%A9ration-globale

À propos de nous

À BMO, nous sommes animés par une raison d’être commune : Avoir le cran de faire une différence dans la vie, comme en affaires. Cette raison d’être nous invite à entraîner des changements positifs et durables pour nos clients, nos collectivités et nos gens. En travaillant ensemble, en innovant et en repoussant les limites, nous transformons des vies et des entreprises et favorisons la croissance économique partout dans le monde.

En tant que membre de l'équipe de BMO, vous êtes valorisé, respecté et entendu, et vous avez plus de moyens pour progresser et obtenir des résultats. Nous nous efforçons de vous aider à obtenir des résultats dès le premier jour, pour vous-même et nos clients. Nous vous offrirons les outils et les ressources dont vous avez besoin pour franchir de nouvelles étapes, car vous aidez nos clients à franchir les leurs. Au moyen de formation et de coaching approfondis ainsi que de soutien de la direction et d'occasions de réseautage, nous vous aiderons à acquérir une expérience enrichissante et à élargir votre groupe de compétences.

Pour en savoir plus, visitez-nous à l'adresse https://jobs.bmo.com/ca/fr.

BMO s'engage à offrir un milieu de travail inclusif, équitable et accessible. Nous apprenons de nos différences et tirons notre force des gens et de leurs différents points de vue. Des mesures d’adaptation sont disponibles sur demande pour les candidats qui participent à tous les aspects du processus de sélection. Pour demander des mesures d’adaptation, veuillez communiquer avec votre recruteur.

Remarque aux recruteurs : BMO n’accepte pas les curriculum vitæ non sollicités provenant de toute source autre que le candidat directement. Tout curriculum vitæ non sollicité envoyé à BMO, directement ou indirectement, sera considéré comme la propriété de BMO. BMO ne paiera aucuns frais pour les placements découlant de la réception d’un curriculum vitæ non sollicité. Une agence de recrutement doit d’abord détenir une entente de service écrite valide et dûment signée avant d’envoyer des curriculum vitæ.