Scientifique-chercheur en IA Appliquée​/Applied AI Research Scientist

Position: Scientifique-chercheur en IA Appliquée /Applied AI Research Scientist
Location: Montreal
* Effectuer des recherches dans le domaine de la vision par ordinateur, en se concentrant sur le traitement d’image et vidéos, les modèles d’apprentissage profond et le développement d’algorithme.
* Développer, mettre en œuvre et optimiser des modèles de vision artificielle de pointe pour des taches telles que la détection, la segmentation, la reconnaissance et le suivi d’objets.
* Mener des recherches pionnières sur les méthodes d’apprentissage frugales (par exemple, l'apprentissage à quelques coups et à zéro coup), en développant des algorithmes qui apprennent efficacement à partir de données limitées, tout en garantissant la généralisation et la précision du modèle.
* Effectuer des recherches et développer des solutions innovantes pour valider et vérifier la robustesse des modèles d'apprentissage machine/apprentissage profond pour des applications réelles.
* Collaborer avec des équipes d'ingénieurs interfonctionnelles pour traduire les avancées de la recherche en prototypes déployables et en systèmes prêts pour la production.
* Travailler sur des problèmes de portée diverse pour soutenir le déploiement de modèles d'IA fiables et certifiables dans des systèmes critiques.
* Publier les résultats de la recherche dans des conférences et des revues pertinentes/de premier plan, dans le domaine de l'intelligence artificielle et de la vision par ordinateur, et contribuer à la publication de brevets d'innovation.
* Faire preuve d'excellentes compétences en matière de communication avec les parties prenantes techniques et non techniques.
* Faire preuve de discernement dans le choix des méthodes et des techniques pour obtenir de meilleures solutions.
* Développer d'excellentes compétences en matière de collaboration avec des organismes universitaires ou de recherche (par exemple, le CRSNG, MITACS, etc.) et avec des partenaires industriels.
* Proposer, recueillir et synthétiser les exigences des systèmes auprès des parties prenantes et contribuer à l'élaboration de feuilles de route efficaces en matière de recherche et d'innovation.
* Conduct research in computer vision, focusing on image/video processing, deep learning models and algorithm development.
* Develop, implement and optimize state-of-the-art computer vision models for tasks such as object detection, segmentation, recognition, and tracking.
* Conduct pioneering research in frugal learning methods (e.g., few-shot and zero-shot learning), developing algorithms that efficiently learn from limited data, while ensuring model generalization and accuracy.
* Perform research and develop innovative solutions to validate and verify robustness of machine/deep learning models for real-world applications.
* Collaborate with cross-functional engineering teams to translate research breakthroughs into deployable prototypes and production-ready systems.
* Work on problems of diverse scope to support the deployment of trustworthy and certifiable AI models in critical systems.
* Publish research findings in relevant/top-tier conferences and journals, in AI and computer vision, and contribute to publishing innovation patents.
* Demonstrate excellent communication skills with both technical and non-technical stakeholders.
* Demonstrate good judgment in selecting methods and techniques for obtaining better solutions.
* Develop excellent collaboration skills with academic or research organizations (e.g., NSERC, MITACS, etc.), and with industrial partners.
* Suggest, collect, and synthesize system requirements from stakeholders and contribute to shaping effective research and innovation roadmaps.
* Doctorat ou maîtrise recherche en informatique, en génie électrique ou dans un domaine connexe, avec un accent sur la vision par ordinateur, l'apprentissage automatique/approfondi ou l'intelligence artificielle.
* Solides connaissances théoriques et compréhension des principes fondamentaux de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage supervisé/non supervisé, de l'apprentissage auto-supervisé, de l'apprentissage frugale.
* Démontrer une expérience dans le développement et le déploiement d'algorithmes de vision par ordinateur dans des environnements universitaires ou industriels.
*…