Un scientifique en recherche et technologie (R&T;) spécialisé dans l'IA de frontière et la vision par ordinateur est chargé de découvrir, de développer et d'intégrer des méthodologies innovantes pour relever des défis complexes dans ces domaines et de traduire les concepts connexes en solutions Thales. Il/elle prouve leur viabilité à travers la mise en œuvre de preuves de concepts et guide leur croissance en maturité à travers des prototypes et des démonstrateurs qui illustreront et permettront à leur tour leur plein potentiel commercial.
Pour réussir dans ce rôle, la curiosité pour ce qui est nouveau, la volonté de défier le statu quo, l'ouverture d'esprit et la pensée originale sont essentielles. L'individu doit rapidement apprendre et évaluer les nouvelles techniques et technologies afin de décider de les adopter, de les adapter ou de les abandonner. Il doit également être capable de proposer de nouvelles idées, de les présenter, de les questionner et de les améliorer en permanence. La personne doit posséder des compétences techniques approfondies et pratiques et être familière avec les outils et méthodes associés à la recherche dans les domaines vision par ordinateur et IA pour la vision par ordinateur. Le candidat doit démontrer une solide compréhension de la méthode scientifique et sa capacité à fournir un contenu de qualité à toutes les étapes du processus de recherche : de la capacité à résumer le contexte théorique d'un nouveau domaine jusqu’à la diffusion des résultats de la recherche par le biais de publications revues par les pairs, de brevets ou autres moyens.
Le scientifique fait partie d'une équipe pluridisciplinaire. Un fort esprit d'équipe et des capacités de travail d'équipe sont obligatoires.



Le candidat idéal est donc en mesure de démontrer des compétences transversales qui faciliteraient le transfert du travail effectué à tous les intervenants impliqués. Il / elle contribuera en tant qu'expert technique aux projets de recherche et technologie de Thales et de ses unités commerciales. Par conséquent, de bonnes capacités de communication sont requises.
Responsabilisés clés du Scientifique en Recherche en IA/Vision par Ordinateur:
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 Lo RA 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.
Exigences minimales
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

📌 Scientifique-chercheur en ia appliquée (Montreal)
🏢 Thales Canada
📍 Montreal