À Montréal, développez des modèles multimodaux en Python et apprentissage auto-supervisé comme chercheur ou chercheuse postdoctorale à temps plein.
À l’Université McGill, vous mettrez au point un modèle de fondation des neurotypes humains. Le travail intégrera performances cognitives, conversations textuelles et données biométriques dans une variété latente continue. Vous développerez aussi des méthodes de représentation, d’évaluation statistique et de gestion responsable des données.
Responsabilités clés: Développer la tokenisation et l’apprentissage auto-supervisé multimodal
Entraîner des architectures dans un espace latent unifié
Concevoir des évaluations robustes avec séparation des participants




Examiner les biais et les inférences sensibles non étayées
Collaborer aux pipelines et à l’intégration infonuagique
Exigences: Doctorat en apprentissage automatique ou discipline connexe
Maîtrise de Python et des cadres modernes d’apprentissage profond
Expérience des grappes GPU et du calcul haute performance
Recherche en modélisation multimodale et apprentissage de représentations
Maîtrise de l’anglais oral et écrit
Contribuez à l’apprentissage multimodal, à l’évaluation rigoureuse et aux pratiques responsables au sein de l’Université McGill.

#J-18808-Ljbffr

📌 Chercheur postdoctoral en apprentissage multimodal (Quebec City)
🏢 McGill University
📍 Quebec City