Stagiaire de recherche - Research Intern

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

À propos du stage

Les grands modèles de langage actuels (LLM) tendent naturellement à privilégier des contenus culturellement dominants à l’échelle mondiale, ce qui peut mener à une sous-représentation des cultures locales et régionales, notamment pour le public francophone. Ce projet de recherche avant-gardiste vise à explorer comment une couche intermédiaire agentique — s'appuyant sur l'architecture MCP (Model Context Protocol) — peut agir comme un levier de pilotage (steering layer) pour influencer positivement la génération et la priorisation de contenus culturellement pertinents. L'objectif n'est pas de concevoir un système de recommandation traditionnel, mais d'étudier scientifiquement, en conditions réelles d'usage, comment différents types de signaux injectés dans cette couche agentique modifient le comportement des modèles de pointe. En étroite collaboration avec notre équipe d'ingénierie, le ou la stagiaire jouera un rôle clé pour décoder ces mécanismes d'influence et poser les jalons de systèmes agentiques plus inclusifs et adaptés localement.

Nous recherchons des stagiaires très motivés pour travailler sur des projets de recherche de pointe. Il s'agit d'une opportunité passionnante pour explorer les dernières avancées en intelligence artificielle (IA). Vous travaillerez avec des modèles fondamentaux à la pointe de la technologie et les techniques d'IA les plus récentes.

Nous acceptons des candidatures en vue de combler d’éventuels postes. S'il vous plaît, indiquez vos disponibilités dans votre lettre de motivation.

Responsabilités principales

• Concevoir, formaliser et explorer différentes stratégies (explicites, implicites et structurées) pour influencer le comportement des modèles (reformulation de requêtes, instructions contextuelles, RAG).
• Mettre en place des protocoles d'évaluation comparatifs rigoureux et définir des métriques précises pour mesurer la pertinence culturelle, la diversité des réponses et l'utilité globale des résultats.
• Tester et comparer de manière itérative les performances des stratégies développées sur plusieurs modèles de pointe (ex. GPT, Claude, Gemini).
• Construire un « golden dataset » de requêtes de test culturellement ambiguës ou représentatives, couvrant des domaines variés comme le cinéma, la musique, les médias et la littérature.
• Mettre en place des interfaces simples, des dashboards ou des notebooks interactifs permettant de comparer les modèles en parallèle et d'annoter facilement les résultats.
• Exploiter et analyser les interactions réelles issues du système MCP pour comprendre la réaction des agents aux signaux de pilotage et transformer ces logs en insights de recherche.
• Identifier les approches efficaces, étudier les compromis entre pertinence locale et utilité globale, et produire un rapport de recherche final avec le potentiel de contribuer à des publications académiques
• Contribuer à la recherche de pointe sur les modèles fondamentaux, les modèles de langages ou les modèles de vision et leurs applications en industrie. 
• Implémenter des solutions et expérimenter avec des modèles fondamentaux pré-entraînés.
• Adapter les dernières architectures VLM et LLM, techniques d'entraînement et pipelines d’évaluation pour des applications à un domaine concret.
• Proposer et investiguer des directions de recherche innovantes pour améliorer les prototypes internes de l’équipe.
• Analyser les performances du système et contribuer aux améliorations itératives grâce à l’expérimentation et aux tests.

Opportunités d'apprentissage

• Acquérir une expérience pratique approfondie en apprentissage profond, en IA générative, en architectures agentiques et en méthodologies d'évaluation des LLM.
• Travailler au sein d'une équipe dynamique à l'interface directe entre la recherche scientifique en apprentissage automatique et l'ingénierie produit.
• Approfondir vos connaissances sur les défis mondiaux liés à la découvrabilité, la représentation culturelle et l'adaptation locale des technologies d'IA (notamment pour le public francophone).
• Contribuer à une recherche hautement innovante avec des opportunités de publications académiques et de livrables exploitables tant au niveau scientifique qu'industriel.
• Acquérir une expérience pratique en apprentissage profond, en modèles fondamentaux ou en modèles de vision et de langage.
• 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

• Être inscrit au doctorat (PhD) ou en fin de doctorat en informatique, apprentissage automatique (ML), traitement automatique du langage naturel (NLP) ou dans un domaine technique connexe.
• Détenir une forte compétence en méthodologie expérimentale, en définition de protocoles de test et en évaluation qualitative/quantitative de modèles.
• Posséder une expérience pratique et concrète avec les LLM, les systèmes RAG ou les architectures agentiques.
• Maîtriser le langage de programmation Python et être capable de concevoir une interface ou un outil simple d’expérimentation (dashboards, notebooks interactifs).
• Démontrer une excellente capacité à collaborer et à faire le pont entre les équipes de recherche et d'ingénierie.
• En cours d'études ou récemment diplômé(e), de deuxième cycle, en informatique, mathématique appliquée, en apprentissage automatique, vision par ordinateur, 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 et de la vision par ordinateur.
• 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.
• Détenir une compétence intermédiaire en français et en anglais, en raison des interactions que vous aurez dans le cadre de votre emploi avec certains de nos partenaires, parties prenantes, ou membres de notre communauté académique anglophones.

Atouts supplémentaires

• Manifester un intérêt marqué pour les enjeux de représentation culturelle locale, de diversité et d'impact sociétal de l'IA (en particulier pour le contexte québécois et francophone).
• Avoir une première familiarité avec l'écosystème des serveurs MCP (Model Context Protocol) ou d'autres infrastructures de couches de pilotage (« steering layers »).
• Expérience préalable avec l'intégration directe d'API de grands modèles commerciaux (OpenAI, Anthropic, Google, etc.).
• Expérience préalable en traitement du langage naturel (NLP) ou en modèles de vision.
• Expérience en entraînement/raffinement et évaluation des modèles de vision et de langage.
• Connaissance des dernières techniques d’alignement multimodal et expérience avec de grands ensembles de données multimodales (image-texte-son).
• Familiarité avec les limitations et les défis rencontrés dans la modélisation vision-langage.
• Expérience en prototypage rapide utilisant des plateformes d’IA pour le développement et le raffinage de modèles.
• Exposition aux outils et pipelines d’IA générative, y compris les API pour l’annotation et la curation des données (par exemple, GPT-4), est un plus.

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.

Benefits

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.

Research intern

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

About the Internship

We are looking for highly motivated interns to work on cutting-edge research projects. This is an exciting opportunity to explore the latest advancements in artificial intelligence (AI). You will be working with state-of-the-art foundational models and the newest AI techniques.

We wish to build a pool of candidates for future intern positions within the AMLRT team. Please indicate your availability in your cover letter.

Main Responsibilities

• Contribute to leading-edge research on foundational models, language models, or vision models and their industrial applications.
• Implement solutions and experiment with pre-trained foundational models.
• Adapt the latest VLM and LLM architectures, training techniques, and evaluation pipelines for applications in a specific domain.
• Propose and investigate innovative research directions to improve the team's internal prototypes.
• Analyze system performance and contribute to iterative improvements through experimentation and testing.

Learning Opportunities

• Gain practical experience in deep learning, foundational models, or vision and language models.
• 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 degree in computer science, applied mathematics, machine learning, computer vision, 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 Python, and frameworks like PyTorch.
• Research skills, with the ability to stay up-to-date with the latest trends in AI and machine learning.
• Strong understanding of machine learning and computer vision.
• Excellent applied research skills, including problem definition, solution exploration, and results analysis and presentation.
• Excellent problem-solving skills and a passion for innovation.
• Have intermediate proficiency in both English and French, due to the interactions you will have with some of our partners, stakeholders or members of our anglophone academic community.

Additional Assets

• Prior experience in natural language processing (NLP) or vision models.
• Experience in training/fine-tuning and evaluating vision and language models.
• Knowledge of the latest multimodal alignment techniques and experience with large multimodal datasets (image-text-audio).
• Familiarity with the limitations and challenges encountered in vision-language modeling.
• Experience in rapid prototyping using AI platforms for model development and refinement.
• Exposure to generative AI tools and pipelines, including APIs for data annotation and curation (e.g., GPT-4), is a plus.

How to Apply

Interested candidates should submit:

• CV
• A brief cover letter explaining your interest in this internship and any relevant experience. Please also note your availability for an internship in your letter.
• Optional: any research papers or projects you have worked on in the field of AI.

We want to know you

At Mila, diversity is important to us. We value a work environment that is fair, open and respectful of differences. We encourage anyone who wants to work in an ecosystem that is constantly evolving and stimulated to contribute to the application and definition of a healthy and inclusive culture, to apply.

Please note that only selected candidates will be contacted.