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Chercheur – IA pour la découverte d'algorithmes scientifiques

    • Montréal , Québec
  • 14guo

Description de l'offre d'emploi

Huawei Canada a une ouverture de contrat immédiate de 12 mois pour un chercheur.


À propos de l'équipe :

Fondé en 2012, le laboratoire Noah's Ark est devenu une organisation de recherche importante avec des réalisations notables dans le milieu universitaire et industriel. La mission du laboratoire se concentre sur l'avancement de l'intelligence artificielle et des domaines connexes pour bénéficier à l'entreprise et à la société. Animé par des projets impactants à long terme, l'objectif est d'améliorer la recherche de pointe tout en intégrant des innovations dans les produits et services de l'entreprise, y compris LLMs, RL, NLP, vision par ordinateur, théorie de l'IA et conduite autonome.

À propos du poste :

  • Concevoir et développer des systèmes pilotés par l'IA pour la découverte d'algorithmes scientifiques, y compris des modèles pouvant proposer, tester et améliorer de manière itérative des algorithmes.

  • Rechercher des systèmes autonomes de découverte scientifique, permettant des cadres algorithmiques auto-évolutifs qui s'adaptent en fonction des retours expérimentaux.

  • Collaborer avec des équipes interdisciplinaires pour appliquer des algorithmes découverts par l'IA à des défis scientifiques réels.

  • Publier les résultats de la recherche dans des conférences et revues de premier plan, et contribuer à des plates-formes de recherche open-source ou internes.

Pré-requis du poste

Profil du candidat idéal :

  • Un doctorat ou une maîtrise en informatique, apprentissage automatique, mathématiques appliquées ou un domaine connexe.

  • Capacité démontrée à mener des recherches indépendantes et au développement de systèmes.

  • Un solide dossier de publications dans des conférences de premier plan en IA (par ex. NeurIPS, ICML, ICLR, ACL).

  • Expérience de recherche avérée avec des publications ou des projets impactants dans des domaines pertinents.

  • Solide expérience en apprentissage automatique, optimisation et calcul scientifique.

  • Expériences avec des méthodes d'auto-évolution d'algorithmes ou de découverte scientifique autonome sont préférées.

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