Data Scientist / Scientifique des données – LLM, RAG, Applied AI / IA appliquée

Version française disponible plus bas.

English version below.

Professional working proficiency in English is required; proficiency in French is an asset.

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Mind in a Box is looking for a Data Scientist with strong expertise in Large Language Models (LLM), Retrieval-Augmented Generation (RAG), and Natural Language Processing (NLP) to support a growing pipeline of applied AI projects.

You will work on real-world, production-grade AI systems deployed in data-intensive, regulated, and mission-critical environments, where reliability, security, and operational constraints matter as much as model performance. Our solutions are designed to integrate with diverse enterprise ecosystems and technology stacks, with a strong emphasis on the Microsoft ecosystem (Azure, data platforms, and AI services) in the context of certain client engagements, while requiring solid vendor-agnostic fundamentals, sound engineering judgment, and the ability to design portable and scalable AI architectures.

About Mind in a Box

Mind in a Box delivers turnkey hybrid analytics and AI infrastructures via a ready-to-use Equipment-as-a-Service (EaaS) model that accelerates DataOps, MLOps, NetOps/SecOps, and advanced analytics from experimentation to production. Serving customers on three continents and including multiple Scale AI projects, we integrate open, flexible solutions across cloud, edge, and on-premises environments.

Mind in a Box is a spin-off of Inmind Technologies Inc., a recognized leader and Microsoft Solutions Partner in Enterprise Management Systems. We focus on data intelligence, cybersecurity & data governance, IoT/AIoT and industry 4.0.

We are a small, agile team where technical excellence and collaboration drive impact.

Role overview

As a Data Scientist, you will:

• Design, develop, and optimize LLM-based and RAG-driven solutions
• Work on NLP pipelines applied to enterprise and operational data
• Contribute to model evaluation, validation, and observability in production contexts
• Collaborate closely with DataOps, MLOps, and infrastructure specialists
• Translate business and operational requirements into robust AI solutions
• Communicate insights and limitations clearly to technical and non-technical stakeholders

This is a full-time, remote role, with the requirement to be based in Québec.

Core qualifications (must-have)

• Strong background in Data Science, Statistics, and Machine Learning
• Demonstrated experience with LLM, RAG, and NLP in applied settings
• Proficiency in Python and SQL
• Experience working with large-scale or semi-structured data
• Solid understanding of model lifecycle, experimentation, and deployment constraints
• Ability to work autonomously while collaborating effectively with multidisciplinary teams
• Professional working proficiency in English; proficiency in French is an asset
• Québec residency (or readiness to be domiciled in Québec in the short term)

Technical skills (highly valued)

• Experience with Microsoft AI & data ecosystem (Azure, data platforms, AI services)
• Familiarity with vector search, embeddings, and semantic retrieval
• Experience with NoSQL technologies, particularly Elastic or OpenSearch
• Experience handling time-series data
• Understanding of security, compliance, and cost considerations in AI systems

Profile & mindset

• Master’s degree in Data Science, Statistics, Computer Science, or a related field, or equivalent practical experience
• Strong analytical rigor combined with pragmatic engineering judgment
• Ability to interpret and align with management, customer, and project constraints
• Motivation to contribute to R&D activities, experimentation, and—when relevant—scientific or technical publications

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Mind in a Box est à la recherche d’un·e scientifique des données possédant une solide expertise en modèles de langage de grande taille (LLM), en Retrieval-Augmented Generation (RAG) et en traitement du langage naturel (NLP) afin de soutenir un portefeuille croissant de projets d’IA appliquée.

Vous travaillerez sur des systèmes d’IA robustes et prêts pour la production, déployés dans des environnements intensifs en données, réglementés et critiques, où la fiabilité, la sécurité et les contraintes opérationnelles sont aussi importantes que la performance des modèles. Nos solutions s’intègrent à des écosystèmes technologiques d’entreprise variés, avec une forte emphase sur l’écosystème Microsoft (Azure, plateformes de données et services d’IA) dans le cadre de certains mandats clients, tout en exigeant des fondations technologiques agnostiques, un jugement d’ingénierie solide et la capacité de concevoir des architectures d’IA portables et évolutives.

À propos de Mind in a Box

Mind in a Box offre des infrastructures d’analytique et d’IA hybrides clés en main, via un modèle Equipment-as-a-Service (EaaS) prêt à l’emploi, qui accélère les pratiques de DataOps, MLOps, NetOps/SecOps, ainsi que l’analytique avancée, de l’expérimentation jusqu’à la mise en production. Présente auprès de clients sur trois continents et ayant réalisé plusieurs projets Scale AI, l’entreprise intègre des solutions ouvertes et flexibles déployées dans des environnements infonuagiques, en périphérie (edge) et sur site.

Mind in a Box est une filiale issue d’Inmind Technologies Inc., un leader reconnu et Microsoft Solutions Partner en systèmes de gestion d’entreprise. Nous nous concentrons sur l’intelligence des données, la cybersécurité et la gouvernance des données, l’IoT/AIoT ainsi que l’Industrie 4.0.

Nous sommes une équipe agile et à taille humaine, agile, où l’excellence technique et la collaboration sont le moteur de nos réussites.

Aperçu du rôle

À titre de scientifique des données, vous serez appelé·e à :

• Concevoir, développer et optimiser des solutions basées sur les LLM et le RAG
• Développer des pipelines de NLP appliqués à des données d’entreprise et opérationnelles
• Contribuer à l’évaluation, la validation et l’observabilité des modèles en production
• Collaborer étroitement avec les spécialistes DataOps, MLOps et infrastructure
• Traduire des besoins d’affaires et opérationnels en solutions d’IA robustes
• Communiquer clairement les résultats, limites et enjeux à des parties prenantes techniques et non techniques

Il s’agit d’un poste à temps plein, en télétravail, avec une exigence d’être basé·e au Québec.

Qualifications essentielles

• Excellente base en science des données, statistiques et apprentissage automatique
• Expérience démontrée en LLM, RAG et NLP dans des contextes appliqués
• Maîtrise de Python et SQL
• Expérience avec des données à grande échelle ou semi-structurées
• Bonne compréhension du cycle de vie des modèles, de l’expérimentation au déploiement
• Autonomie, tout en étant à l’aise dans un environnement collaboratif multidisciplinaire
• Maîtrise professionnelle de l’anglais; la connaissance du français est un atout
• Résidence au Québec (ou disponibilité à s’y établir à court terme)

Compétences techniques recherchées (atouts)

• Expérience avec l’écosystème IA et données de Microsoft (Azure, plateformes de données, services d’IA)
• Connaissance de la recherche vectorielle, des embeddings et de la recherche sémantique
• Expérience avec des bases de données NoSQL, notamment Elastic ou OpenSearch
• Expérience avec des séries temporelles
• Sensibilité aux enjeux de sécurité, conformité et coûts des systèmes d’IA

Profil et état d’esprit

• Maîtrise en science des données, en statistiques, en informatique ou dans un domaine connexe, ou expérience pratique équivalente
• Rigueur analytique combinée à un pragmatisme d’ingénierie
• Capacité à s’aligner sur les contraintes de gestion, clients et projets
• Intérêt pour les activités de R-D, l’expérimentation et, lorsque pertinent, la publication scientifique ou technique