Location: Montreal, Canada Scientifique-chercheur en IA Appliquée /Applied AI Research Scientist Montréal, QC (Hybride/Hybrid) Temps plein/Full time Résumé du poste/Position Summary Mandate mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory mandatory 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Fonctions essentielles/Essential Functions Effectuer des recherches en vision par ordinateur, avec un focus sur les modèles de fondation vision-langage (VLMs, Ve-LLMs et modèles de fondation visuels), le traitement d’images et de vidéos, les algorithmes d’apprentissage efficaces et sans entraînement, ainsi que les modèles de vision par ordinateur optimisés pour le déploiement en périphérie. Concevoir, adapter et évaluer des modèles de fondation, des modèles vision-langage et des modèles de perception multimodale pour des cas d’usage réels.

Développer des méthodes pour la détection d’objets, la segmentation, le raisonnement visuel, le suivi d’objets et la compréhension de scènes. Mener des travaux de recherche de pointe sur les méthodes d’apprentissage frugales afin d’adapter des modèles à grande échelle au moyen du fine-tuning, de l’apprentissage few-shot, de l’apprentissage zero-shot, du prompt tuning, de LoRA ou d’autres techniques efficaces en paramètres. Établir des protocoles d’évaluation rigoureux pour mesurer la précision, la robustesse, l’incertitude, les biais, l’explicabilité et la généralisation.

Transformer les avancées de l’état de l’art en prototypes, démonstrateurs et composants IA déployables. Collaborer avec des équipes d’ingénierie multidisciplinaires afin de convertir les percées de recherche en prototypes déployables et en systèmes prêts pour la production. Travailler sur des problématiques de portée variée afin de soutenir le déploiement de modèles d’IA fiables, de confiance et certifiables dans des systèmes critiques.

Publier les résultats de recherche dans des conférences et revues pertinentes ou de premier plan en IA et en vision par ordinateur, et contribuer au dépôt de brevets d’innovation. Faire preuve d’excellentes compétences en communication auprès de parties prenantes techniques et non techniques. Démontrer un bon jugement dans la sélection des méthodes et techniques permettant d’obtenir de meilleures solutions.

Développer d’excellentes compétences de collaboration avec des organisations académiques ou de recherche, par exemple le CRSNG, MITACS, etc., ainsi qu’avec des partenaires industriels. Proposer, recueillir et synthétiser les exigences système auprès des parties prenantes, et contribuer à l’élaboration de feuilles de route efficaces en recherche et innovation. AI/Computer Vision Research Scientist Key Responsibilities Conduct research in computer vision, focusing on vision-language foundation models (VLMs, Ve-LLMs, and vision foundation models), image/video processing, efficient and training-free learning algorithms,



and edge-optimized CV models.

Design, adapt, and evaluate foundation models, vision-language models, and multimodal perception models for real-world use cases. Develop methods for object detection, segmentation, visual reasoning, tracking, and scene understanding. Conduct pioneering research in frugal learning methods to adapt large-scale models using fine-tuning, few-shot learning, zero-shot learning, prompt tuning, LoRA, or other parameter-efficient techniques.

Establish rigorous evaluation protocols for accuracy, robustness, uncertainty, bias, explainability, and generalization. Translate state-of-the-art research into prototypes, demonstrators, and deployable AI components. 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.

Exigences minimales/Minimum Requirements 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 et les modèles d’IA avances. 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.

Solide compréhension des diverses modalités de détection d'images, notamment l'imagerie RVB, RADAR, infrarouge, LIDAR, hyperspectrale, multispectrale, RVB-D, thermique, ultrasonique, sonar et à lumière structurée. Solide connaissance des architectures d'apprentissage profond pour la vision par ordinateur, telles que les CNN, les transformateurs, les modèles de fondation récents et les techniques connexes utilisées dans la détection, la segmentation et la reconnaissance d'objets. Solide expérience dans la conception et l'exécution d'expériences, l'affinement des modèles, l'optimisation et l'analyse des données.

Maîtrise des langages de programmation tels que Python et C++, et de l'utilisation de frameworks de ML tels que PyTorch, Tensorflow, Scikit-learn et la bibliothèque OpenCV. Un historique de publications de recherche dans des conférences et journaux pertinents sur l’IA et la vision par ordinateur, tels que NeurIPs, ICCV, ECCV, CVPR, AAAI, PAMI. Esprit critique et capacité à communiquer des travaux scientifiques de manière claire et efficace.

Excellentes compétences en matière de résolution de problèmes et capacité à penser de manière créative et stratégique. Excellentes aptitudes à la communication et au travail en équipe. Solides compétences en communication écrite et orale pour une collaboration et une diffusion efficace de la recherche.

Maîtrise du français et de l'anglais (parlé et écrit). Ph.D. or master’s degree in computer science, electrical engineering, or a related field with focus on computer vision, machine/deep learning and advanced AI models. Solid theoretical knowledge and understanding of machine learning fundamentals, supervised/unsupervised learning, self-supervised learning, efficient and few-shot learning.

Demonstrate experience in developing and deploying computer vision algorithms in either academic or industrial settings. Strong understanding of various image sensing modalities, including RGB, RADAR, Infrared, LIDAR, hyperspectral, multispectral, RGB-D, thermal, ultrasonic, sonar, and structured light imaging. Strong knowledge of deep learning architectures for computer vision such as CNNs, Transformers, recent foundation models and related techniques used in object detection, segmentation and recognition.

Solid experience in designing and executing experiments, refining models, optimization and data analysis. Proficiency in programming languages such as Python and C++, and in using ML frameworks such as PyTorch, Tensorflow, and Scikit-learn, and OpenCV library. A track record of research publications in relevant AI and computer vision conferences and journals, such as NeurIPs, ICCV, ECCV, CVPR, AAAI, and PAMI.

Critical thinker with ability to communicating scientific work in a clear and effective manner. Excellent problem-solving skills with ability to think creatively and strategically. Excellent communication and teamwork skills.

Strong written and verbal communication skills for effective collaboration and dissemination of research. Fluency in French and English (spoken and written). Ce poste requiert une bonne connaissance de l'anglais pour la rédaction de documents techniques, pour interagir, soutenir et/ou fournir des services à des clients, employés et/ou partenaires internationaux ainsi qu’à des autorités gouvernementales étrangères qui ne parlent pas français.

📌 Scientifique-chercheur en IA Appliquée /Applied AI Research Scientist (Montreal)
🏢 Thales Group
📍 Montreal