Chercheur postdoctoral en apprentissage multimodal

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.