Développement d’Intégrations et d’Outils pour la Plateforme d’IA Studio - QC-863 / Development of integrations and tools for AI studio platform - QC-863

Project type: Innovation
Desired discipline(s): Engineering - computer / electrical, Engineering, Computer science, Mathematical Sciences
Company: ELITS Canada Inc.
Project Length: Longer than 1 year
Preferred start date: 01/05/2026
Language requirement: English
Location(s): Montreal, QC, Canada
No. of positions: 3
Desired education level: Undergraduate/BachelorMaster'sPhD
Open to applicants registered at an institution outside of Canada: No

About the company: 

ELITS Canada est un cabinet de conseil en technologies de l’information innovant, spécialisé en intelligence artificielle pour accélérer la transformation numérique des organisations. En tant que membre d’Accelerate at Iver et partenaire stratégique de Cleura, ELITS déploie une expertise internationale reconnue afin d’optimiser les stratégies d’IA, incluant les grands modèles de langage (LLM) et l’intelligence artificielle agentique. Au-delà de l’IA, nous réalisons des solutions infonuagiques, du DevOps, de la gestion d’infrastructures TI et de la réalité étendue (XR). Notre approche est fondée sur l’innovation, l’agilité, la transparence et la confiance.

ELITS Canada is an innovative IT consulting firm specializing in artificial intelligence to drive digital transformation for organizations worldwide. As a member of Accelerate at Iver and strategic partner with Cleura, ELITS deploys recognized international expertise to optimize AI strategies, including large language models (LLMs) and agentic artificial intelligence. Beyond AI, the company delivers cloud solutions, DevOps, IT infrastructure management, and extended reality (XR) services. Our approach is grounded in innovation, adaptability, transparency, and building lasting client relationships based on trust.

Describe the project.: 

Le projet se concentre sur le développement d’une plateforme d’IA Studio pour ELITS Canada et Cleura, divisions du groupe Iver. Les chercheurs travailleront de l’amélioration des capacités des grands modèles de langage (LLM) à l’intégration de composants et à la création d’outils performants.
L’objectif est une plateforme production-ready. La plateforme s’appuie sur des projets open-source et les modules Cleura CCMS/CCMP : Run (infrastructure GPU, MVP complété), Control (gestion des prompts, MVP avec Langfuse), Connect (APIs, MCP, vectorisation), Workflow (no-code/low-code inspirée de n8n) et Interact (interfaces multimodales texte/voix d’OpenWebUI).
Les chercheurs optimiseront les capacités des LLM et gestion du contexte, créeront des serveurs MCP pour l’intégration d’APIs et sources de données, développeront des stratégies d’ingénierie de prompts, intégreront les modules Workflow et Interact pour les interactions multimodales, et optimiseront selon les retours utilisateurs.
Ce projet combine recherche fondamentale, ingénierie d’intégration et développement de plateforme. Méthodologie : expérimentation avec des techniques d’apprentissage machine, prototypage itératif, intégration d’outils open-source, et optimisation basée sur les retours.

The project focuses on developing an AI Studio platform for ELITS Canada and Cleura, divisions of the Iver group. Researchers will work from enhancing Large Language Model (LLM) capabilities to integrating components and creating performant tools.
The objective is a production-ready platform. The platform leverages open-source projects and Cleura CCMS/CCMP modules: Run (GPU infrastructure, MVP complete), Control (prompt management, MVP with Langfuse), Connect (APIs, MCP, data vectorization), Workflow (no-code/low-code inspired by n8n), and Interact (multimodal text/voice interfaces from OpenWebUI).
Researchers will optimize LLM capabilities and context management, create MCP servers for API and data source integration, develop prompt engineering strategies, integrate Workflow and Interact modules for multimodal interactions, and optimize according to user feedback.
This project combines fundamental research, integration engineering, and platform development. Methodology: experimentation with machine learning techniques, iterative prototyping, open-source tool integration, and feedback-based optimization.

Required expertise/skills: 

Pour ce projet combiné, le candidat doit posséder une expertise avancée en informatique ou apprentissage machine. Idéalement, une base en programmation (Python, TypeScript), avec expérience dans le développement et l’optimisation de LLM, l’intégration d’APIs, et le développement no-code/low-code. Familiarité avec Linux et DevOps est essentielle.
Compétences critiques : compréhension des méthodologies d’entraînement des LLM, gestion de la mémoire et du contexte, optimisation des performances, ingénierie de prompts, protocoles d’intégration (API, MCP), et expérience avec les outils de workflow automation (n8n) et frameworks open-source (PyTorch, TensorFlow).
Atouts : expérience en déploiement cloud, connaissance de Kubernetes ou GPU, expérience avec interfaces multimodales, gestion des données, et excellentes capacités de communication.

For this combined project, the candidate should possess advanced expertise in computer science or machine learning. Ideally, a foundation in programming (Python, TypeScript), with experience developing and optimizing LLMs, API integration, and no-code/low-code development. Familiarity with Linux and DevOps is essential.
Competencies: understanding of LLM training methodologies, memory and context management, performance optimization, prompt engineering, integration protocols (API, MCP), and experience with workflow automation tools (n8n) and open-source frameworks (PyTorch, TensorFlow).
Assets: experience in cloud deployment, knowledge of Kubernetes or GPU, experience with multimodal interfaces, data management, and excellent communication skills.