Stagiaire de recherche - Télédétection / Research Intern - Remote Sensing

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.

Requirements

Profil recherché

• En cours d'études ou récemment diplômé(e), de deuxième ou troisième cycle, en informatique, mathématique appliquée, en apprentissage automatique, ou dans un domaine technique connexe.
• Bonne compréhension de l'apprentissage automatique, en particulier de l'apprentissage profond.
• Connaissance des modèles fondamentaux et des architectures de modèles d’apprentissage profond.
• Expérience avec les langages de programmation, notamment Python, et les “frameworks” comme PyTorch.
• Compétences en recherche, avec la capacité de se tenir à jour avec les dernières tendances en IA et apprentissage automatique.
• Solide compréhension de l’apprentissage automatique.
• Excellentes compétences en recherche appliquée, incluant la définition de problèmes, l’exploration de solutions, ainsi que l’analyse et la présentation des résultats.
• Excellentes compétences en résolution de problèmes et passion pour l’innovation.

Atouts supplémentaires

• Expérience préalable avec les modèles de fondation multimodaux.
• Expérience préalable en apprentissage autosupervisé.
• Expérience préalable avec les modèles de fondation pour la télédétection.
• Expérience en prototypage rapide utilisant des plateformes d’IA pour le développement et le raffinage de modèles.

Benefits

De bonnes raisons pour travailler à Mila

• L'occasion de contribuer à une mission unique avec un impact important;
• Un horaire flexible, un horaire d'été et une possibilité de télétravail;
• Un milieu de travail au coeur de la Petite Italie, dans le quartier branché Mile-Ex, à proximité des transports en commun;
• Une équipe d'experts de leur domaine, des gens passionnés et passionnants;
• Une ambiance de travail collaborative et inclusive.

Comment postuler

Les candidats intéressés doivent soumettre :

• CV
• Une brève lettre de motivation expliquant votre intérêt pour ce stage et toute expérience pertinente. Veuillez noter également, dans votre lettre, vos disponibilités pour effectuer un stage.
• Optionnel : tout article de recherche ou projet sur lequel vous avez travaillé dans le domaine de l’IA.

Nous voulons vous connaître

À Mila, la diversité nous tient à cœur. Nous valorisons un environnement de travail équitable, ouvert et respectueux des différences. Nous encourageons toute personne souhaitant œuvrer dans un écosystème en progression continue et stimulée à contribuer à l’application et la définition d’une culture saine et inclusive, à postuler.

Veuillez noter que seules les personnes sélectionnées seront contactées.

https://mila.quebec/fr/protection-de-la-vie-privee

Research Intern - Remote Sensing

About Mila

Founded by Professor Yoshua Bengio of the Université de Montréal, Mila brings together researchers specializing in artificial intelligence, and more specifically in machine learning, deep learning and reinforcement learning. Recognized worldwide for its important contributions to the field of deep learning, Mila has particularly distinguished itself in language modeling, machine translation, object recognition and generative models. Since 2017, Mila has been the fruit of a collaboration between Université de Montréal and McGill University, with close links to Polytechnique Montréal and HEC Montréal.

Mila's mission is to be a global hub of scientific advances that inspires innovation and the rise of artificial intelligence (AI) for the benefit of all.

To find out more, please visit https://mila.quebec/

About the Internship

Mila is hiring for a Research Intern position in the Applied Research Team. We are looking for someone to contribute to an applied research project for an important client of Mila.

We are developing a geoscientific foundation model for the mineral prospectivity prediction of critical minerals at the scale of Canada. The project started in August 2024 and will end in December 2026. We developed a baseline model, training and pretraining methodologies, and a rigorous evaluation protocol, all tailored specifically to the application and in particular, the data distribution. This summer the Applied Research Team will further develop the multi-modal aspect of the model architecture, and adjust the SSL pretraining methodology accordingly. The fall will be dedicated to preparation of a manuscript—along with ablation studies and other supporting experiments—and the open-source release of the codebase.

We are looking for someone for a 4–6 month internship, starting as soon as mid-May, and ending as late as December.

Main Responsibilities

• Propose and implement new model architectures and training methodologies
• Assist with manuscript writing, including literature review
• Conduct ablation studies
• Identify and explore complementary topics to increase the value of the prototype model, e.g., uncertainty quantification of model predictions
• Contribute high quality code to the scientific codebase
• Contribute to a web-based interactive platform to gather feedback from domain experts

Learning Opportunities

• Gain practical experience in deep learning, multi-modal foundation models, and self-supervised learning.
• Work with a multidisciplinary team of applied machine learning researchers and AI developers.
• Opportunity to contribute to innovative AI research with the potential for academic publications and high-impact applications.

Desired Profile

• Currently pursuing or recently graduated with a Master's or PhD degree in computer science, applied mathematics, machine learning, or a related technical field.
• Good understanding of machine learning, especially deep learning.
• Knowledge of foundational models and deep learning model architectures.
• Experience with programming languages, especially Pyth