Chercheur.se en apprentissage automatique (inférence probabiliste)

un emploi de Chercheur.se en apprentissage automatique chez LoiZéro; Montreal; On-site; CAD 75,000 - 95,000; Full time

Job summary

Une organisation de recherche en IA à Montréal recherche un.e chercheur.se en apprentissage automatique. Le rôle implique le développement de méthodes d'inférence probabiliste et la collaboration avec des experts pour transformer les théories en applications. Le candidat idéal aura un diplôme supérieur, 3 ans d'expérience, et expertise en apprentissage profond. Des avantages compétitifs sont offerts dans un milieu de travail inclusif.

Benefits

Avantages santé complets

Minimum de 20 jours de vacances

Contribution d'épargne retraite de l’employeur

Milieu de travail inclusif

Qualifications

• Un minimum de 3 ans d'expérience dans la recherche sur l'apprentissage profond.
• Expertise en inférence probabiliste.
• Solides connaissances en mathématiques.

Responsibilities

• Développer des méthodes d'inférence amortie adaptées aux distributions de haute dimension.
• Collaborer avec des mathématiciens sur la théorie de l'inférence.
• Analyser et interpréter les résultats expérimentaux.

Skills

Apprentissage profond

Inférence probabiliste

Inférence bayésienne

Méthodes d'inférence approximative

Apprentissage par renforcement

Contrôle optimal

Analyse et résolution de problèmes

Compétences en communication

Education

Diplôme supérieur (informatique, mathématiques)

Tools

Python

PyTorch

TensorFlow

Job description

Chercheur.se en apprentissage automatique (inférence probabiliste)

Montréal

Nous recherchons un.e chercheur.se en apprentissage automatique pour rejoindre notre équipe travaillant sur un agenda de recherche novateur en sécurité de l'IA. Dans ce rôle, vous développerez et évaluerez des méthodes d'inférence probabiliste, avec un focus sur l'inférence amortie, transformant les théories en applications concrètes et communiquant les résultats.

Responsabilités principales

• Développer des méthodes d'inférence amortie adaptées aux distributions discrètes et continues de haute dimension.
• Développer des méthodes d'apprentissage des paramètres et des structures de grands modèles graphiques probabilistes qui bénéficient de l'inférence probabiliste amortie.
• Concevoir des stratégies d'évaluation pour les méthodes qui reposent sur l'inférence probabiliste.
• Collaborer avec des mathématiciens sur la théorie liée à l'apprentissage et à l'inférence dans les modèles probabilistes.
• Traduire les propositions théoriques en implémentations de haute qualité dans un langage de programmation tel que Python.
• Analyser et interpréter les résultats expérimentaux pour orienter les recherches futures.
• Communiquer efficacement des résultats complexes à diverses parties prenantes.

Compétences et qualifications

• Diplôme supérieur dans un domaine pertinent (par exemple, informatique, mathématiques). Un doctorat est préférable mais non obligatoire si le candidat démontre des capacités exceptionnelles.
• Un minimum de 3 ans d'expérience dans la recherche sur l'apprentissage profond.
• Une expertise en inférence probabiliste est requise, en plus d'une expertise dans un ou plusieurs des domaines suivants :
• Inférence bayésienne
• Méthodes d'inférence approximative basées sur l'échantillonnage
• Méthodes d'inférence amortie (y compris les méthodes d’inférence variationnelle ou les “Generative Flow Networks”)
• Apprentissage de paramètres et/ou de structures dans les modèles graphiques probabilistes (y compris les modèles causaux)
• Apprentissage par renforcement
• Contrôle optimal.
• Solides connaissances en mathématiques.
• Expérience avérée dans le développement et l’implémentation de modèles d'apprentissage automatique.
• Maîtrise des langages de programmation tels que Python, et expérience avec des outils d’apprentissage automatique tels que PyTorch ou TensorFlow.
• Excellentes compétences en matière d'analyse et de résolution de problèmes, avec une capacité démontrée d'esprit critique à l'égard de systèmes complexes.
• Solides compétences en communication, tant à l'écrit qu'à l'oral, avec la capacité d'expliquer des idées complexes à différentes parties prenantes.
• Avoir contribué à des recherches de haute qualité dans le domaine de l'inférence probabiliste ou dans des domaines connexes.
• Capacité à travailler de manière collaborative dans un environnement d'équipe tout en étant autonome et motivé.e.

Ce que nous offrons

• L’occasion de contribuer à une mission unique avec un impact important.
• Des avantages santé complets.
• Un minimum de 20 jours de vacances dès l’embauche.
• Un contribution d'épargne retraite de l’employeur d'un minimum de 4%.
• Des avantages généreux et flexibles conçus pour contribuer à votre bien-être.
• Une équipe d’experts de leur domaine, des gens passionnés et passionnants.
• Un milieu de travail collaboratif et inclusif avec des bureaux au cœur de la Petite Italie, dans le quartier branché Mile‑Ex à proximité des transports en commun.

LoiZéro

LoiZéro est une organisation à but non lucratif dédiée à faire progresser la recherche et à développer des solutions techniques permettant de concevoir des systèmes d'IA sécuritaires. Son approche scientifique repose sur de nouvelles recherches et méthodes proposées par le professeur Yoshua Bengio, le chercheur en IA le plus cité au monde. Basée à Montréal, LoiZéro mène des recherches pour concevoir des systèmes d’IA non agentiques qui apprennent à comprendre le monde plutôt qu'à y intervenir, en répondant de manière véridique aux questions posées sur la base d'un raisonnement probabiliste transparent et extériorisé. De tels systèmes d'IA pourraient être utilisés pour accélérer la découverte scientifique, superviser les systèmes d'IA agentiques et faire progresser notre compréhension des risques de l'IA et des moyens de les éviter. LoiZéro croit que l’IA doit être considérée comme un bien public mondial, développée et utilisée de manière sécuritaire pour favoriser l’épanouissement humain. Plus d’information : www.loizero.org

Diversité et inclusion

À LoiZéro, la diversité nous tient à cœur. Nous valorisons un environnement de travail équitable, ouvert et respectueux des différences. Nous encourageons les candidatures de personnes hautement qualifiées désireuses de travailler à la réalisation de notre mission dans un cadre respectueux, inclusif et collaboratif.