Research Scientist/Chercheur

Reliant AI, Inc.; Montreal; On-site; CAD 80,000 - 120,000; Full time

Job summary

Une entreprise innovante dans le domaine de l'IA recherche un/e chercheur/se en deep learning. Le candidat idéal devra avoir une expérience avérée dans le design de systèmes d'apprentissage par renforcement et avoir plusieurs publications. En rejoignant cette équipe dynamique, vous contribuerez à des solutions pionnières dans le domaine de la biopharma.

Qualifications

• Au moins 3 ans d'expérience en apprentissage par renforcement ou generative modelling.
• Publications de calibre international requises.
• Expertise en design d'algorithmes de deep learning.

Responsibilities

• Design et mise en œuvre de systèmes de deep learning pratiques.
• Analyse et interprétation de données avec des algorithmes d'IA.
• Collaboration avec l'équipe pour la recherche et le développement.

Skills

Deep learning

Reinforcement learning

Generative modelling

Implémentation de PyTorch

Implémentation de Jax

Education

Doctorat ou expérience de recherche équivalente

Job description

About us

We believe that making the best decisions means looking at all the facts – a near-impossible task in our era of information overload. To fix this, we are building the next generation of machine learning software. Powered by generative AI, our algorithms analyze key information sources and provide comprehensive, factual answers for even your most complex queries.

We believe that the transformative impact of generative AI will be only realized by those willing to take on the world’s biggest information challenges. To make this future come true, we deploy our longstanding expertise in reinforcement learning and natural language processing.

We are scientists. Builders. Entrepreneurs. We spearheaded many of AI’s most impactful applications. We led teams at Google, DeepMind, and EY Parthenon. We now bridge cutting-edge AI research and the biopharma industry.

About the role

We're looking for a research scientist with a proven track record in designing practical deep learning systems to join our team. The ideal candidate will have multiple top-tier publications, demonstrate a deep understanding of the field, be able to efficiently implement deep learning algorithms in PyTorch, Jax, or related framework, and will have at least three years of experience in either reinforcement learning or generative modelling. A Ph.D. or equivalent research experience is expected.

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À propos de nous

La meilleure prise de décision demande une connaissance de tous les faits – une tâche quasi-impossible vu la quantité d’information maintenant disponible en format digital. Pour répondre à cette tâche, nous appliquons l’IA générative à la conception d’une gamme de logiciels complètement nouvelle. Nos algorithmes analysent toutes les sources d’information nécessaires pour répondre aux questions les plus complexes, et trouvent à ces questions des réponses complètes et factuelles.

Nous croyons fermement que l’impact transformateur de l’IA générative ne peut être réalisée que par ceux qui sont prêts à relever les plus grands défis informationnels de notre époque. À ce projet, nous apportons plus de vingt ans d’expertise en apprentissage par renforcement (reinforcement learning) et traitement du langage naturel (NLP).

Nous sommes scientifiques, bâtisseurs, et entrepreneurs. En tant que chefs d’équipes chez Google, DeepMind, et EY Parthenon, nous avons mené à succès plusieurs des grandes applications de l’IA. Nous apportons maintenant l’IA générative à la biopharma.

À propos du poste

Nous sommes à la recherche d'un.e chercheur.se possédant une expérience approfondie dans le design d'algorithmes de deep learning. Le/la candidat.e idéal.e possède plusieurs publications de calibre international, démontre une connaissance claire du machine learning, est capable d'implémenter de manière efficace des algorithmes d'apprentissage machine en PyTorch, Jax, ou autre, et travaille en apprentissage par renforcement (RL) ou generative modelling depuis au moins trois ans. Un doctorat ou expérience de recherche similaire est un requis.