• Date limite d'affichage : lundi 31 décembre 2018
Description du rôle et des responsabilités

Description du poste
Dans le cadre de la subvention IVADO du Fonds d’excellence en recherche Apogée Canada, le Département d’informatique et de recherche opérationnelle sollicite des candidatures pour deux postes de professeure ou de professeur à temps plein, un au rang d’adjoint ou d’agrégé et un au rang d’adjoint, dans un domaine lié à l’apprentissage automatique et ses applications (telles que le traitement de la langue naturelle, la vision par ordinateur, la robotique). La personne retenue aura la possibilité de devenir membre du MILA, le plus grand groupe de recherche universitaire en apprentissage profond au monde, ainsi que membre académique de la communauté de la science des données IVADO.

Fonctions
La personne retenue sera appelée à enseigner aux trois cycles, à encadrer des étudiants aux études supérieures, à poursuivre des activités de recherche, de publication et de rayonnement ainsi qu’à contribuer aux activités de l’institution.

More and info and how to apply : https://mila.quebec/en/2018/11/professor-in-machine-learning-at-udem/

Profil recherché (exigences et formation)

Exigences
Doctorat en informatique ou dans un domaine relié.
Excellent dossier de publication, démontrant les capacités de la personne à publier les résultats de sa recherche dans les meilleurs forums.
Expertise en apprentissage automatique, avec possiblement une spécialisation dans un ou plusieurs des domaines susmentionnés.
Expérience en enseignement universitaire et/ou en supervision.
Maîtrise de la langue française à l’intérieur d’une période raisonnable*.

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  • Publié: il y a 1 semaine
  • Cette offre expire le lundi 31 décembre 2018
  • Secteur d'activité: Intelligence artificielle
  • Titre: Professeur(e) en apprentissage automatique à l'UdeM

Entreprise

Mila

Les chercheurs du Mila ont développé une expertise en réseaux profonds et leurs applications en vision, parole, langage. Le Mila est reconnu mondialement pour ses nombreuses percées dans le développement de nouveaux algorithmes d’apprentissage des réseaux profonds et leurs applications à de nombreux domaines. Ces domaines sont entre autres, la modélisation du langage, la traduction automatique, la reconnaissance d’objets, la modélisation de modèles génératifs avec sorties structurées et la reconnaissance du langage naturel.

  • Adresse postale: Pavillon André-Aisenstadt 2920 Chemin de la Tour, office 3353 Montreal, QC H3T 1J4