Stagiaire, Développeur (OT)

Stagiaire, Développeur (OT)

Il s’agit d’un stage d’été à temps plein, du 11 mai 2026 au 28 août 2026.

Résumé du poste

Le Stagiaire, Développeur en technologie opérationnelle (OT) est responsable de travailler avec les systèmes OT de CN, y compris le programme d’inspection automatisée des trains (ATI), les systèmes embarqués des locomotives (LOBS), les systèmes en bordure de voie et la gestion des données générées par ces systèmes. Le stagiaire développeur en technologies opérationnelles sera chargé de développer des automatisations pour améliorer en continu les livrables OT, de concevoir et livrer des solutions OT, de développer et évaluer les pipelines d’apprentissage automatique (ML) et de vision par ordinateur, ainsi que de créer des solutions automatisées de transfert de données entre les technologies opérationnelles et le cloud.

Le stagiaire devra collaborer avec des architectes de solutions, des ingénieurs RAMS, des concepteurs de systèmes, des data scientists, ainsi que des équipes MLOps et DevOps, à la fois pour le cycle de développement des systèmes et pour la gestion des données.

Principales responsabilités

• Définir et développer des applications et des services
• Définir et développer du code de tests unitaires conforme aux spécifications et aux normes
• Participer à la planification et à l’exécution des tests
• Participer à la conception et à la mise en œuvre de solutions d’entreposage de données
• Contribuer à la création et à la maintenance de pipelines de données pour le traitement en temps réel et par lots
• Soutenir les data scientists et développeurs ML dans la conception et le développement de solutions ML
• Appliquer et assurer la conformité aux normes CN en matière d’information et de technologie (I&T), y compris la sécurité, l’architecture, la méthodologie de livraison de projets, Sarbanes-Oxley (SOX), télécommunications et ingénierie logicielle
• Effectuer des revues de code et garantir le respect des standards de codage
  

Exigences

• Maîtrise des langages de programmation tels que Python, C++, Java ou SQL et familiarité avec des outils comme Spark
• Connaissance des systèmes de gestion de bases de données (p. ex. MySQL, PostgreSQL) et des concepts de Data Lake
• Connaissance des frameworks DL tels que PyTorch, TensorFlow et Keras
• Connaissance de la configuration et du scripting sous systèmes Linux
• Connaissance des concepts liés au développement Agile, à l’intégration continue et à la gestion des pipelines
• Connaissance de la vision par ordinateur pour la détection, la segmentation et la classification d’objets
• Faire preuve de pensée critique
• Communiquer avec impact
• Résoudre des problèmes pour créer de la valeur
• Expérience en apprentissage actif, apprentissage semi-supervisé et algorithmes Few-Shot Learning*
  

Formation

• En cours d’obtention d’un baccalauréat, d’une maîtrise ou d’un doctorat en informatique, génie, intelligence artificielle (IA), apprentissage automatique (ML) ou domaine connexe
  

*Toute expérience, formation, compétence ou connaissance liée aux éléments ci-dessus sera considérée comme un atout