À propos de Mila

Fondé par le professeur Yoshua Bengio de l’Université de Montréal, Mila rassemble des chercheurs spécialisés en intelligence artificielle et plus précisément en apprentissage automatique, apprentissage profond et apprentissage par renforcement. Reconnu mondialement pour ses importantes contributions au domaine de l’apprentissage profond, Mila s’est particulièrement distingué dans la modélisation du langage, la traduction automatique, la reconnaissance d’objets et les modèles génératifs. Depuis 2017, Mila est le fruit d’une collaboration entre l’Université de Montréal et l’Université McGill, en lien étroit avec Polytechnique Montréal et HEC Montréal.

Mila s’est donné pour mission d’être un pôle mondial d’avancées scientifiques qui inspire l’innovation et l’essor de l’intelligence artificielle (IA) au bénéfice de tous.

Pour en connaitre davantage, veuillez consulter https://mila.quebec/

À propos du stage

Mila recrute pour un poste de stagiaire en recherche au sein de l'équipe de recherche appliquée. Nous recherchons une personne pour contribuer à un projet de recherche appliquée pour un client important de Mila.

Nous développons un modèle de fondation géoscientifique pour la prédiction de la prospectivité minière des minéraux critiques à l'échelle du Canada. Le projet a débuté en août 2024 et se terminera en décembre 2026. Nous avons développé un modèle de base (baseline), des méthodologies d'entraînement et de pré-entraînement, ainsi qu'un protocole d'évaluation rigoureux, tous spécifiquement adaptés à l'application et, en particulier, à la distribution des données. Cet été, l'équipe de recherche appliquée continuera de développer l'aspect multimodal de l'architecture du modèle et ajustera la méthodologie de pré-entraînement (SSL) en conséquence. L'automne sera consacré à la préparation d'un article scientifique, incluant des études d'ablation et d'autres expériences complémentaires, ainsi qu'à la publication open-source du code source.

Nous recherchons une personne pour un stage de 4 à 6 mois, commençant au plus tôt à la mi-mai et se terminant au plus tard en décembre.

Responsabilités principales

• Proposer et implémenter de nouvelles architectures de modèles et des méthodologies d'entraînement
• Participer à la rédaction de l’article scientifique, y compris la revue de littérature
• Mener des études d'ablation
• Identifier et explorer des sujets complémentaires afin d'augmenter la valeur du modèle prototype, par exemple, la quantification de l'incertitude des prédictions du modèle
• Contribuer au code scientifique en produisant du code de haute qualité
• Contribuer à une plateforme interactive web pour recueillir les retours des experts du domaine

Opportunités d'apprentissage

• Acquérir une expérience pratique en apprentissage profond, en modèles fondamentaux à multiples modalités, et en apprentissage auto supervisée.
• Travailler avec une équipe pluridisciplinaire de chercheurs appliqués en apprentissage automatique et de développeur.e.s en IA.
• Opportunité de contribuer à une recherche innovante en IA avec un potentiel de publications académiques et d’applications à fort impact.