Chercheur.se en apprentissage automatique / ML Research Scientist

English follows

Chercheur.se en apprentissage automatique

quipe : IA scuritaire pour l'humanit

propos de Mila

Fond par le professeur Yoshua Bengio de l'Universit de Montral, Mila rassemble des chercheurs spcialiss en intelligence artificielle (IA) et plus prcisment en apprentissage automatique. Reconnu mondialement pour ses importantes contributions aux domaines de l'apprentissage profond et apprentissage par renforcement, Mila s'est particulirement distingu dans la modlisation du langage, la traduction automatique, la reconnaissance d'objets et les modles gnratifs. Depuis 2017, Mila est le fruit d'une collaboration entre l'Universit de Montral et l'Universit McGill, en lien troit avec Polytechnique Montral et HEC Montral.

Mila s'est donn pour mission d'tre un ple mondial d'avances scientifiques qui inspire l'innovation et l'essor de l'intelligence artificielle pour le bnfice de tous.

Description de l'emploi

Nous sommes la recherche d'un.e chercheur.se en apprentissage automatique pour rejoindre notre quipe qui travaille sur les approches d'IA scurit garantie ("Guaranteed Safe, GS"). Ces approches garantissent que les systmes d'IA se comportent de manire fiable, prvisible et en accord avec les valeurs et les intentions humaines, mme s'ils deviennent de plus en plus performants et autonomes. Les stratgies GS prometteuses reposent sur la rsolution d'un problme d'infrence difficile dans des modles graphiques probabilistes haute dimension. Nous recherchons donc un.e chercheur.se en apprentissage automatique ayant une exprience en infrence probabiliste et une capacit dmontre de rflexion approfondie sur les sujets complexes dans ce domaine.

Pour plus d'informations sur le programme de recherche, veuillez consulter l'article suivant (disponible en anglais seulement): "Superintelligent Agents Pose Catastrophic Risks: Can Scientist AI Offer a Safer Path?"

Responsabilits principales

• Dvelopper des mthodes d'infrence amortie adaptes aux distributions discrtes et continues de haute dimension.
• Dvelopper des mthodes d'apprentissage des paramtres et des structures de grands modles graphiques probabilistes qui bnficient de l'infrence probabiliste amortie.
• Concevoir des stratgies d'valuation pour les mthodes GS qui reposent sur l'infrence probabiliste.
• Collaborer avec des mathmaticiens sur la thorie lie l'apprentissage et l'infrence dans les modles probabilistes.
• Traduire les propositions thoriques en implmentations de haute qualit dans un langage de programmation tel que Python.
• Analyser et interprter les rsultats exprimentaux pour orienter les recherches futures.
• Communiquer efficacement des rsultats complexes diverses parties prenantes.

Comptences et qualifications requises

• Diplme suprieur dans un domaine pertinent (par exemple, informatique, mathmatiques). Un doctorat est prfrable mais non obligatoire si le candidat dmontre des capacits exceptionnelles.
• 3 5 ans d'exprience dans la recherche sur l'apprentissage profond.
• Une expertise en infrence probabiliste est requise, en plus d'une expertise dans un ou plusieurs des domaines suivants :
• Mthodes d'infrence amortie (y compris GFlowNets)
• Mthodes d'infrence approximative bases sur l'chantillonnage
• Infrence baysienne
• Apprentissage de paramtres et/ou de structures dans les modles graphiques probabilistes (y compris les modles causaux).
• Solides connaissances en mathmatiques.
• Exprience avre dans le dveloppement et l'implmentation de modles d'apprentissage automatique.
• Matrise des langages de programmation tels que Python, et exprience avec des outils d'apprentissage automatique tels que PyTorch ou TensorFlow.
• Excellentes comptences en matire d'analyse et de rsolution de problmes, avec une capacit dmontre d'esprit critique l'gard de systmes complexes.
• Solides comptences en communication, tant l'crit qu' l'oral, avec la capacit d'expliquer des ides complexes diffrentes parties prenantes.
• Avoir contribu des recherches de haute qualit dans le domaine de l'infrence probabiliste ou dans des domaines connexes.
• Capacit travailler de manire collaborative dans un environnement d'quipe tout en tant autonome et motiv.

Comptences et qualifications souhaites

• Curiosit intellectuelle et passion pour le dveloppement scuritaire de systmes d'intelligence artificielle avancs.
• Flexibilit pour s'adapter l'volution rapide des environnements de recherche et aux dfis mergents en matire de scurit de l'IA.
• Engagement envers des mthodes scientifiques rigoureuses et des considrations thiques dans le dveloppement de l'IA.
• Intrt pour ou exprience de participation des confrences et ateliers pertinents (par exemple, NeurIPS, ICLR, ICML).

De bonnes raisons pour travailler Mila

• L'occasion de contribuer une mission unique avec un impact important;
• Un programme d'assurance collective complet (maladie, dentaire, invalidit, vie, assurance voyage et garanties complmentaires);
• Un programme d'aide aux employs et la famille;
• Un accs un service de tlmdecine;
• Une politique de congs annuels offrant une base de 20 jours de vacances ds l'embauche;
• Un rgime d'pargne retraite avec contribution de l'employeur minimale de 4%;
• Une gnreuse enveloppe flexible vous permettant de personnaliser vos avantages sociaux en fonction de ce qui contribue votre bien-tre. Vous pouvez slectionner et combiner les options qui correspondent vos besoins parmi les crdits style de vie, une assurance bonifie, des journes de vacances supplmentaires et une contribution enrichie au rgime de retraite;
• Un horaire flexible, un horaire d't et une possibilit de tltravail;
• Un milieu de travail au cur de la Petite Italie, dans le quartier branch Mile-Ex, proximit des transports en commun;
• Une quipe d'experts de leur domaine, des gens passionns et passionnants;
• Une ambiance de travail collaborative et inclusive.

Nous voulons vous connatre

Mila, la diversit nous tient cur. Nous valorisons un environnement de travail quitable, ouvert et respectueux des diffrences. Nous encourageons toute personne souhaitant uvrer dans un cosystme en progression continue et stimule contribuer l'application et la dfinition d'une culture saine et inclusive, postuler.

ML Research Scientist

Team : Safe AI for Humanity (SAIFH)

About Mila

Founded by Professor Yoshua Bengio from the University of Montreal, Mila brings together researchers specializing in artificial intelligence (AI), particularly in machine learning. Globally recognized for its significant contributions to the fields of deep learning and reinforcement learning, Mila has distinguished itself in areas such as language modeling, machine translation, object recognition, and generative models. Since 2017, Mila has been the result of a collaboration between the University of Montreal and McGill University, in close partnership with Polytechnique Montreal and HEC Montreal.

Mila's mission is to be a global hub for scientific advancements, inspiring innovation and the growth of artificial intelligence for the benefit of all.

Job Description

We are seeking a machine learning (ML) researcher to join our team working on Guaranteed Safe (GS) AI approaches. These approaches ensure that AI systems behave reliably, predictably, and in alignment with human values and intentions, even as they become increasingly capable and autonomous. Promising GS strategies rely on solving a difficult inference problem in high-dimensional probabilistic graphical models. We are therefore looking for an ML researcher with experience in probabilistic inference and a proven track record of thinking reliably about complex topics in this field.

For more information about the research program, see the following article: "Superintelligent Agents Pose Catastrophic Risks: Can Scientist AI Offer a Safer Path?"

Key Responsibilities

• Develop amortized inference methods suitable for high-dimensional discrete and continuous distributions.
• Develop parameter- and structure-learning methods for large probabilistic graphical models that benefit from amortized probabilistic inference.
• Design evaluation strategies for GS methods that rely on probabilistic inference.
• Collaborate with mathematicians on theory related to learning and inference in probabilistic models.
• Translate theoretical proposals into high quality implementations in a programming language such as Python.

• Analyze and interpret experimental results to steer future research directions.

• Communicate complex findings effectively to various stakeholders.

Required Skills and Qualifications

• Advanced degree in a relevant field (e.g., Computer Science, Mathematics). A PhD is preferred but not required if the candidate demonstrates exceptional abilities.
• 3-5 years of experience in deep learning research.
• Expertise in probabilistic inference is required, in addition to expertise in one or more of the following:
• Amortized inference methods (including GFlowNets)
• Sampling-based approximate inference methods
• Bayesian inference
• Parameter- and/or structure-learning in probabilistic graphical models (including causal models).
• Strong background in mathematics.
• Proven experience in developing and implementing machine learning models.
• Proficiency in programming languages such as Python, and experience with ML frameworks like PyTorch or TensorFlow.
• Excellent analytical and problem-solving skills, with a demonstrated ability to think critically about complex systems.
• Strong communication skills, both written and verbal, with the ability to explain complex ideas to diverse audiences.
• Track record of contributing to high-quality research in probabilistic inference or related fields.
• Ability to work collaboratively in a team environment while also being self-motivated and independent.

Preferred Skills and Qualifications

• Intellectual curiosity and a passion for ensuring the safe development of advanced AI systems.
• Flexibility to adapt to rapidly evolving research landscapes and emerging challenges in AI safety.
• Commitment to rigorous scientific methods and ethical considerations in AI development.

• Interest in or experience participating in relevant conferences and workshops (e.g., NeurIPS, ICLR, ICML).

Good reasons to work at Mila

• The opportunity to contribute to a unique mission with a major impact;
• A comprehensive group insurance program (health, dental, disability, life, travel and extended benefits);
• An employee and family assistance program;
• Access to a telemedicine service;
• A vacation policy offering a base of 20 days' vacation upon hiring;
• A retirement savings plan with a minimum employer contribution of 4%;
• A generous flexible package allowing you to tailor your benefits to what contributes to your well-being. You can select and combine options to suit your needs, including lifestyle credits, enhanced insurance, extra vacation days and enriched pension contributions;
• Flexible working hours, a summer schedule and the possibility of telecommuting;
• A work environment in the heart of Little Italy, in the trendy Mile-Ex district, close to public transportation;
• A team of passionate experts in their field;
• A collaborative and inclusive work environment.

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 interested in working in an ecosystem that is constantly evolving and stimulated to contribute to the application and definition of a healthy and inclusive culture, to apply.