Senior AI Developer — AI Agents

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• At Cerence AI, you’ll help transform advanced AI into trusted, real-world solutions that make complex technology – think vehicles, robots, smart manufacturing, and emerging intelligent devices – more natural, reliable, and useful. Building on decades of innovation and global deployment in automotive, we are extending our expertise into new products, markets, and intelligent systems.

As part of our global team, you’ll work alongside leading innovators, researchers, engineers, and business leaders to solve meaningful challenges and turn breakthrough ideas into technology people use every day. You’ll have the opportunity to make a visible impact, help shape Cerence AI’s next chapter, and move your own career forward.

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Le rôle

Un bon modèle ne suffit pas, à lui seul, à créer un bon assistant. Il faut bâtir l’agent qui l’entoure — la couche qui détermine ce que le conducteur voulait dire, appelle la bonne fonction du véhicule, gère les questions de suivi et se rétablit avec élégance lorsqu’un problème survient à 100 km/h. Voilà l’essence de ce rôle. Vous serez responsable d’un domaine de l’assistant, vous développerez l’agent qui le prend en charge sur notre plateforme xUI™ et vous veillerez à ce qu’il fonctionne aussi bien dans le nuage qu’en périphérie.

Ce que vous ferez

• •Développer et prendre en charge l’un de nos agents spécialisés par domaine, de la conception au déploiement, puis sur le terrain
• •Concevoir l’interface d’appel de fonctions qu’un grand modèle de langage utilise pour accomplir des tâches concrètes — régler la climatisation, lancer une chanson ou définir une destination — et la rendre robuste face aux nombreuses façons dont un conducteur peut formuler sa demande
• •Faire fonctionner un même agent dans le nuage et en périphérie, tout en conservant une base de code commune plutôt que des versions distinctes
• •Intégrer les capacités des grands modèles de langage au comportement du produit : conception de requêtes, recherche d’information, sélection d’outils et gestion de conversations non linéaires
• •Maintenir un haut niveau de qualité grâce aux tests automatisés, à la mesure concrète du comportement des agents et à une réduction réelle du nombre d’anomalies
• •Travailler selon une approche d’ingénierie agentique — les agents de programmation fondés sur l’IA sont au cœur de notre façon de développer, et nous voulons que vous contribuiez à faire progresser cette pratique
• •Collaborer avec l’équipe produit pour transformer une intention d’expérience utilisateur en un agent qui la traduit réellement dans son utilisation

Environnement technologique

• •Langages : Python, TypeScript
• •IA : intégration de grands modèles de langage — conception de requêtes, appels de fonctions et d’outils, génération augmentée par la recherche
• •Qualité : tests automatisés, évaluation comportementale de systèmes non déterministes
• •Méthodes de travail : Git, intégration continue et utilisation quotidienne d’agents de programmation fondés sur l’IA

Ce que vous apportez

• •Vous avez développé et pris en charge un service en production suffisamment longtemps pour assumer les conséquences de vos propres décisions de conception
• •Solide maîtrise de Python
• •Vous avez utilisé les grands modèles de langage comme composants de base — en concevant des requêtes, en leur donnant accès à des outils et en évaluant des comportements non déterministes
• •Vous avez un véritable souci de la qualité : vous rédigez des tests, effectuez des revues réfléchies et soulevez tôt les questions de conception difficiles
• •Vous êtes à l’aise de travailler sur une plateforme en évolution, où les réponses ne sont pas toujours encore documentées
• •Vous collaborez efficacement avec différentes disciplines et savez expliquer des compromis techniques à des personnes qui n’ont pas votre expertise

Atouts

• •Expertise approfondie en TypeScript ou Node.js
• •Expérience, même limitée, de l’adaptation de modèles de langage par réglage fin ou apprentissage par renforcement
• •Connaissance des contraintes des systèmes embarqués ou de périphérie : mémoire limitée, absence de réseau et exigences strictes en matière de latence
• •Expérience des technologies vocales, des interfaces conversationnelles ou des logiciels automobiles
• •Expérience pratique de l’utilisation d’agents de programmation fondés sur l’IA dans votre propre flux de travail

Ce que nous offrons

Nous offrons un généreux programme de rémunération et d’avantages sociaux, en plus du salaire de base, qui comprend notamment :

• •Échelle salariale : de 97 000 $ CA à 160 000 $ CA. Les offres se situent rarement au sommet ou près du sommet de cette échelle. Le salaire réel sera établi en fonction de l’expérience et d’autres facteurs liés au poste.
• •Possibilité de prime annuelle
• •Couverture d’assurance (soins médicaux, soins dentaires, soins de la vue, assurance vie et assurance invalidité)
• •Congés payés
• •Jours fériés payés
• •Cotisation de l’entreprise au REER canadien (régime enregistré d’épargne-retraite)
• •Attribution d’actions pour certains postes et niveaux
• •Possibilité de travail à distance ou hybride, selon le poste

Toute rémunération et tout avantage social sont assujettis aux modalités des régimes ou programmes applicables et peuvent être modifiés, supprimés ou remplacés périodiquement.

The Role

A good model doesn’t make a good assistant on its own. Someone has to build the agent around it — the layer that decides what the driver meant, calls the right vehicle function, handles the follow-up question, and recovers gracefully when something goes sideways at 100 km/h. That’s this role. You’ll own a domain of the assistant, build the agent that serves it on our xUI™ platform, and make it work in the Cloud and on the Edge alike.

What You’ll Do

• •Build and own one of our domain-specific agents, from design through release and into the field
• •Design the function-calling surface an LLM uses to actually do things — adjust the climate, queue up a song, set a destination — and make it robust to the many ways a driver might ask
• •Make a single agent work in the Cloud and on the Edge, keeping the codebase shared rather than forked
• •Integrate LLM capabilities into product behaviour: prompting, retrieval, tool selection, and handling conversations that don’t go in a straight line
• •Hold the quality line — automated tests, real measurement of agent behaviour, and driving bug counts down rather than around
• •Work in an Agentic Engineering workflow — AI coding agents are a core part of how we build here, and we want you helping push that further
• •Partner with product to turn a UX intention into an agent that genuinely feels that way to use

Tech Stack

• •Languages: Python, TypeScript
• •AI: LLM integration — prompting, function and tool calling, retrieval-augmented generation
• •Quality: automated testing, behavioural evaluation of non-deterministic systems
• •Workflow: Git, CI, and AI coding agents as a daily tool

What You Bring

• •You’ve built and owned a production service, and stayed with it long enough to live with your own design decisions
• •Strong Python
• •You’ve worked with LLMs as building blocks — prompting them, giving them tools, and evaluating behaviour that isn’t deterministic
• •You have a real quality instinct: you write the tests, you review thoughtfully, and you raise the awkward design question early rather than late
• •You’re comfortable building on a platform that’s still evolving, where the answer isn’t always documented yet
• •You work well across disciplines and explain technical trade-offs to people who don’t share your background

Nice to Have

• •Depth in TypeScript or Node.js
• •Experience adapting language models through fine-tuning or reinforcement learning, even lightly
• •Exposure to embedded or edge constraints: limited memory, no network, hard latency budgets
• •Background in voice, conversational in