IVADO 22 mars 2025 Poste régulier
Spécialiste en apprentissage automatique
Nous sommes à la recherche d’une ou d’un spécialiste en apprentissage automatique afin de superviser le développement et déploiement de modèles de fondation multimodaux à grande échelle pour traiter diverses données issues du système de santé.
Domaine de recherche et description du projet
Grâce à la subvention du Fonds d’excellence en recherche Apogée Canada pour développer une intelligence artificielle (IA) robuste, raisonnante, et responsable (IAR³), IVADO a mis en place des regroupements de recherche ayant pour fonction de déployer et mettre en œuvre une programmation scientifique pour atteindre la vision IAR³.
Le regroupement 8 – Systèmes de santé (R8), mené par des chercheuses et chercheurs de l’Université de Montréal, de Polytechnique Montréal et de l’Université Laval, cherche à développer et mettre en œuvre des modèles fondationnels multimodaux au sein du système de santé québécois, afin de combler le fossé entre la recherche fondamentale en IA et son application pratique dans le système de santé.
Les objectifs du Regroupement 8 sont :
1. Identifier les cas d’usage prometteurs de modèles fondationnels multimodaux pour le système de santé universel au Québec;
2. Mettre en place la gouvernance et l’infrastructure nécessaire au déploiement de modèles fondationnels multimodaux robustes et responsables, dans un contexte réel;
3. Co-construire un cadre d’évaluation de la qualité de ces infrastructures, de ces modèles et de leur valeur ajoutée;
4. Analyser les facteurs et les mécanismes qui favorisent et limitent les développements et la mise à l’échelle de ces algorithmes au niveau organisationnel et systémique.
Raison d’être du poste
Nous sommes à la recherche d’une ou d’un spécialiste en apprentissage automatique afin de superviser le développement et déploiement de modèles de fondation multimodaux à grande échelle pour traiter diverses données issues du système de santé.
Les responsabilités comprennent la conception et la mise en œuvre de modèles d’apprentissage profond, l’entraînement ou spécialisation des modèles sur des ensembles de données disponibles et l’évaluation de la précision en aval après un réglage fin. Le poste requiert des interactions régulières et un suivi avec les co-responsables du regroupement ainsi que d’assurer la coordination et l’engagement avec les équipes des cas d’usages et les étudiants.
Note : Ce projet est une collaboration entre plusieurs institutions. Il sera donc possible pour la candidate ou le candidat d’être embauché dans l’une des institutions suivantes: Université de Montréal, Polytechnique Montréal, Université Laval ou CRCHUM.
Exigences d’emploi
Responsabilités principales
- Concevoir et améliorer les architectures d’apprentissage profond pour les données de santé multimodales;
- Assurer le suivi des ressources de données et mener des expériences sur de grands ensembles de données;
- Mettre en place les meilleures pratiques pour la recherche en apprentissage automatique et définir des critères de référence pour tester les modèles;
- Collaborer avec des professionnels du système de santé afin d’ajuster et déployer les cas d’usage sélectionnés;
- Optimiser les pipelines et le code pour une utilisation maximale des ressources GPU;
- Fournir des rapports réguliers sur la performance et l’efficacité du modèle.
Connaissances/compétences, formation et expérience requises
- Diplôme universitaire de niveau maîtrise ou doctorat en informatique, en génie ou dans un domaine connexe;
- 3+ ans d’expérience de recherche en apprentissage automatique dans le milieu universitaire ou l’industrie;
- Expérience en Python et avec les bibliothèques d’apprentissage automatique (Pytorch, scikit-learn, Pandas, etc.)
- Expérience en développement logiciel et de maintenance de bases de code;
- Expérience en matière de travail collaboratif avec des équipes multidisciplinaires.
- Avoir la citoyenneté, la résidence permanente, ou un permis de travail valide permettant d’occuper un poste à temps plein au Québec.
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