Stages chez Vector :
Lancez votre carrière dans l'IA.

Faites partie d'un écosystème d'IA dynamique et en pleine expansion grâce au programme de stages en IA de Vector. Collaborez avec les meilleurs et les plus brillants développeurs d'IA pour mettre à l'échelle les percées de la recherche en apprentissage automatique. Explorez des domaines de recherche théoriques ou appliqués avec des chercheurs de pointe en apprentissage automatique. Travaillez aux côtés de sponsors industriels et de partenaires de santé pour favoriser l'adoption de l'IA. Apprenez tous les jours avec des conférences sur la recherche et la commercialisation, le mentorat de l'écosystème de l'IA et des opportunités de développement professionnel ciblées pour accélérer votre carrière. Votre avenir commence ici.

Stages de recherche

Les candidatures pour l'été 2023 sont maintenant ouvertes ! La date limite de dépôt des candidatures est fixée au 9 janvier 2023, à minuit HNE.

Travaillez aux côtés de chercheurs de renommée mondiale qui repoussent les limites de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond dans des domaines essentiels tels que :

  • Vision par ordinateur
  • Modèles génératifs
  • Santé - biologie computationnelle, génomique
  • Traitement du langage naturel
  • Optimisation
  • Apprentissage par renforcement et apprentissage par représentation
  • Théorie de l'apprentissage statistique
  • Prise de décision séquentielle
  • Sécurité, vie privée et équité
  • L'informatique quantique
  • Robotique
  • Apprentissage automatique, apprentissage profond

L'Institut Vector lance un appel à candidatures pour des stagiaires en recherche qui s'intéressent à la recherche fondamentale de pointe sur les algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, ainsi qu'à leur application.

Pour rejoindre l'Institut Vector en tant que stagiaire de recherche, vous devez être supervisé par un membre de la faculté Vector. Veuillez prendre le temps d'examiner les profils des membres de la faculté afin de prendre une décision éclairée sur une demande de supervision.

Appliquer

Qui devrait postuler ?

Les stagiaires en recherche s'intéressent à un large éventail de sujets, allant de la recherche fondamentale sur l'apprentissage automatique ou l'apprentissage profond à des activités plus appliquées et entrepreneuriales. Les étudiants qui ont excellé dans d'autres domaines et qui souhaitent s'orienter vers l'apprentissage profond ou l'apprentissage automatique de manière plus générale peuvent également envisager de postuler. Les stages de recherche sont offerts aux personnes qui répondent aux critères suivants :

  • Vous êtes en deuxième année ou plus, étudiant dans une université ou un collège ;
  • Vous étudiez dans un programme STEM (science, technologie/informatique, ingénierie, mathématiques) ou dans des disciplines adjacentes telles que le commerce, l'économie ou les sciences de la vie, au niveau du premier cycle, de la maîtrise ou du doctorat ;
  • Vous avez suivi un cours d'introduction à l'apprentissage automatique.
    • Vous n'avez pas suivi le cours Intro to ML ? Pensez aux connaissances que vous possédez et à la façon dont vous pouvez les appliquer pour travailler avec un membre de la faculté Vector !

*Veuillez noter que les étudiants diplômés ou les boursiers postdoctoraux des membres du corps enseignant de Vector ne sont pas éligibles pour les stages de recherche. Vous avez des questions ? Envoyez-nous un courriel à internships@vectorinstitute.ai

Appliquer

Programme de stages de recherche sur les Noirs et les Autochtones

Cet été, le programme de stages de recherche pour les Noirs et les Autochtones est de retour ! Si vous vous identifiez comme Noir et Autochtone et que vous êtes actuellement étudiant dans un établissement d'enseignement postsecondaire canadien, lisez plus et postulez ici.

Stages appliqués

Les candidatures sont désormais closes. Inscrivez-vous pour être informé de l'ouverture des candidatures pour les stages de l'été 2023.

Travaillez à temps plein ou partiel aux côtés de professionnels de Vector sur des projets axés sur l'IA et les données. Les stages peuvent être effectués à distance ou en personne.

Les stages de l'hiver 2023 comprennent :

  • Apprentissage automatique appliqué : Développer des logiciels réutilisables pour appliquer et mettre à l'échelle les percées de la recherche en matière d'apprentissage automatique.
  • Gestion de projets d'IA : Soutenir les projets d'IA qui permettent aux commanditaires de l'industrie et aux partenaires de la santé de développer, de déployer et de mettre à l'échelle des applications d'IA.
  • Éducation sur l'IA : Créez des programmes d'éducation sur l'intelligence artificielle, qui permettent l'adoption généralisée de l'intelligence artificielle pour les sponsors industriels.
  • Gestion de projets de santé : Soutenir les projets de mise en œuvre dans le domaine de la santé qui démontrent comment la recherche sur les LM se traduit activement par des avantages étendus pour les patients et le système de santé.

Les stages durent de 16 à 32 semaines et se déroulent pendant les trimestres d'automne, d'hiver et d'été.

Terme Automne Hiver Été
Période d'application Juin Octobre 30 janvier - 13 février @ 12:00PM EST, 2023
Durée du stage Septembre - décembre Janvier - avril 15 mai - 1er septembre 2023

Les candidatures pour les stages appliqués de l'hiver 2023 sont maintenant fermées. Inscrivez-vous pour être informé de l'ouverture des candidatures pour les stages de l'été 2023.

À l'Institut Vector, nous nous engageons à favoriser l'excellence et le leadership dans la connaissance, la création et l'utilisation de l'IA au Canada afin de stimuler la croissance économique et d'améliorer la vie des Canadiens. Nous nous efforçons de favoriser une plus grande inclusion dans les programmes et la culture que nous construisons en accueillant et en encourageant les candidatures de tous les candidats qualifiés. Afin d'atténuer les désavantages et d'atténuer la sous-représentation des Noirs et des Autochtones dans AIet de tenter de réaliser l'égalité des chances dans le domaine de l'IA, la préférence en matière d'embauche sera accordée aux personnes noires et autochtones qualifiées, étudiant ou ayant récemment obtenu un diplôme d'un établissement postsecondaire canadien, qui s'identifient comme telles dans le processus de demande. Cette initiative est conçue pour répondre aux critères d'un programme spécial en vertu du Code des droits de la personne de l'Ontario.

Qui doit appliquer?

Les compétences requises pour les stages appliqués sont spécifiques à chaque rôle et sont décrites en détail dans l'offre d'emploi. Certains stages sont des rôles d'ingénierie ML hautement techniques, tandis que d'autres peuvent exiger des connaissances spécifiques à un domaine ou une expérience en gestion de projet. Les stages appliqués sont proposés aux personnes qui répondent aux critères suivants :

  • Vous avez terminé au moins une année d'études postsecondaires (c'est-à-dire que vous êtes en deuxième année ou plus de votre diplôme de premier cycle, ou en maîtrise, doctorat ou études postdoctorales) ;
  • Vous étudiez dans une université ou un collège canadien;
  • Vous étudiez dans un programme STEM (science, technologie/informatique, ingénierie, mathématiques) ou dans des disciplines adjacentes telles que le commerce, l'économie ou les sciences de la vie ;
  • Vous répondez aux qualifications supplémentaires énumérées dans chaque description de poste.
    • Vous n'êtes pas certain de répondre à toutes les exigences ? Réfléchissez à vos expériences et racontez-nous comment vous seriez formidable dans ce rôle !

Les stages appliqués sont publiés sur le Vector Digital Talent Hub.

Vector se dote d'une main-d'œuvre diversifiée dans le domaine de l'IA.

Vector s'engage à développer la main-d'œuvre dans le domaine de l'IA et à créer un écosystème d'IA fort et diversifié au Canada. Vector encourage les personnes racialisées / de couleur, les femmes, les autochtones d'Amérique du Nord, les personnes handicapées et les personnes LGBTQ2S+ à postuler à ses programmes de stages.

Des questions sur les programmes de stages de Vector ? Envoyez-nous un courriel à internships@vectorinstitute.ai

Pleins feux sur les stagiaires de Vector

Shysta Sehgal

Stagiaire en recherche, été / été 2021
Superviseur du stage : Animesh Garg
Actuellement : BSc, Computer Science & Cognitive Science, University of Toronto, Software Engineer, LABonWEB

Sur quoi avez-vous travaillé pendant votre stage chez Vector ?

J'ai travaillé sur un projet de robotique chirurgicale sous la supervision du Dr. Animesh Garg pendant mon stage. Mon stage a porté sur le développement d'environnements de simulation pour le robot, tels que la suture, la saisie de l'aiguille et le transfert de la cheville et du trou, afin d'effectuer un apprentissage par renforcement de bout en bout sur le robot.

Quels sont les points forts de votre expérience chez Vector ?

Parmi les points forts de mon expérience, je me suis sentie vraiment mise au défi de sortir de ma zone de confort pour apprendre de nouvelles technologies et un nouveau domaine de l'informatique (la robotique). J'ai également pu établir de nouveaux liens avec des personnes de différentes universités afin de découvrir les dernières avancées en matière d'intelligence artificielle.

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Wintta Ghebreiyesus

Stagiaire en gestion de projet, été / automne 2022
Actuellement : Étudiant en doctorat en génie aérospatial, Université métropolitaine de Toronto.

Comment avez-vous découvert que vous étiez intéressé par l'IA ?

J'ai toujours eu un intérêt marqué pour les technologies avancées et la conception innovante. Ma formation en avionique et en systèmes de contrôle m'a permis de faire plus avec moins et de contribuer à créer un avenir durable. En tant qu'étudiant en génie aérospatial et avec l'avènement de l'IA, j'ai rapidement réalisé que je devais m'équiper des outils et pratiques pertinents. La première étape de ce processus a été de participer au cours d'introduction au ML de Vector. cours d'introduction au ML au début de l'année, où j'ai appris les concepts de base de la ML et exploré les algorithmes ML les plus utilisés.

Sur quoi avez-vous travaillé pendant votre stage chez Vector ?

En tant que stagiaire en gestion de projet au sein de l'équipe Innovation industrielle, j'ai élaboré des stratégies pour tirer parti de l'IA dans divers domaines tels que l'expérience client, la rétention et les programmes de fidélisation, allant de la segmentation et de l'analyse de la clientèle aux systèmes de recommandation et aux stratégies de tarification. J'ai pu rencontrer et travailler avec des experts en IA chez Vector, ainsi qu'avec des sponsors de secteurs tels que la banque, les télécommunications, la santé et l'industrie. J'ai également conçu un outil d'auto-évaluation en quatre étapes pour préparer les participants.

Yusuf Sheikh

Stagiaire PM santé, hiver / été 2022
Actuellement : Étudiant en maîtrise d'informatique de la santé, Université de Toronto.

Comment avez-vous découvert que vous étiez intéressé par l'IA ?

J'ai toujours eu le désir de travailler dans un domaine nouveau, innovant et stimulant. Je voulais avoir un impact sur la vie des gens, et c'est ainsi que j'ai commencé à m'intéresser à l'IA (plus précisément à son application aux soins de santé). Le fait de réaliser que l'IA peut transformer les soins de santé pour tous les Canadiens est ce qui me motive à continuer d'essayer de faire une différence.

Quels sont les points forts de votre expérience chez Vector ?

L'équipe du secteur de la santé s'est montrée extrêmement généreuse en me permettant de tester plusieurs aspects différents de l'espace de l'IA en santé. J'ai notamment eu l'occasion de co-modérer le symposium sur les soins de santé mentale basés sur l'IA, organisé conjointement avec le Michener Institute of Education. J'ai apprécié de pouvoir diriger la discussion sur un sujet aussi crucial et je suis reconnaissant de cette expérience. Vector m'a permis de vivre une expérience holistique qui m'a donné une idée claire de la façon dont je souhaite orienter ma carrière à l'avenir.

Sheen Thusoo
Stagiaire en ML appliqué, été 2021
Actuellement : Ingénieur en développement logiciel, AWS.

Quel projet vous a le plus enthousiasmé pendant votre stage ?

Pendant mon séjour chez Vector, j'ai travaillé sur un projet très intéressant appelé Projet Pensive - un outil open source conçu pour améliorer les moteurs de recommandation en intégrant des filtres conscients du contenu. Plus précisément, nous avons mis en œuvre des filtres pour la civilité et la diversité sur un ensemble de données Reddit afin d'aider les utilisateurs à supprimer les messages incivils et à renforcer les messages d'opinion diversifiés. Notre vision était de créer une plateforme de médias sociaux où l'utilisateur a le contrôle sur ce qu'il voit et ce qu'il fait. Avec cet outil, nous espérons promouvoir les activités prosociales en ligne et augmenter la satisfaction des utilisateurs à long terme. Regarder Présentation du projet Pensive par Sheen et Michael Nasello à la communauté Vector. Pour en savoir plus sur le projet Pensive GitHub.

Comment votre expérience de stage et votre appartenance à la communauté Vector ont-elles influencé vos prochaines étapes ?

Pendant mon séjour chez Vector, j'ai rencontré plusieurs experts du secteur et j'ai découvert leurs expériences en matière d'IA. Grâce à ces contacts et à ma propre expérience chez Vector, j'ai compris que je voulais approfondir mes connaissances dans ce domaine et j'ai envie de poursuivre mes études en obtenant un master.

Amirmohammad Kazemeini
Stagiaire en automatisation Été 2021
Actuellement : Étudiant en MSc, Informatique, Université de l'Ouest.

Comment avez-vous découvert que vous étiez intéressé par l'IA ?

Essais et erreurs ! J'ai commencé mon B.Sc. en développant des applications Android. Je suis ensuite passé au développement web, à la conception de jeux et au génie logiciel. Enfin, j'ai découvert mon intérêt pour l'IA lorsqu'un de mes instructeurs m'a invité à collaborer à un projet de science des données. J'ai trouvé que l'extraction de modèles significatifs à partir d'énormes quantités de données était très impressionnante, surtout lorsque les idées ne peuvent être réalisées sans utiliser des approches d'IA.

Qu'avez-vous appris pendant votre stage ?

Vector était ma première expérience de travail au Canada, et sans aucun doute, elle a eu de nombreux avantages. J'ai appris à rendre compte à des personnes non techniques d'autres domaines, à gérer des projets, à déployer un outil et à le mettre en œuvre. J'ai également été mis en contact avec des experts travaillant dans des domaines qui correspondent à mes intérêts de recherche, à savoir l'amélioration de la santé mentale des gens à l'aide d'applications d'IA, comme le traitement du langage naturel. Ces contacts m'ont conduit à mon prochain stage et, potentiellement, à mon emploi après l'obtention de mon diplôme. Pour en savoir plus sur l'exposé sur la recherche d'Amirmohammad, cliquez sur le lien suivant Représentation interprétable pour la détection de la personnalité.

Yongchao Zhou
Stagiaire en ML appliquée, été 2021
Actuellement : Doctorant, Université de Toronto, superviseurs : Jimmy Ba et Brendan Frey.

Sur quoi avez-vous travaillé pendant votre stage chez Vector ?

Au début de mon stage, j'étais très intéressé par la façon de construire un système d'apprentissage automatique efficace en termes d'étiquettes et un outil qui facilite le processus d'annotation des données. Au cours de mon stage, je me suis concentré sur la tâche de classification de jetons et j'ai construit un outil d'annotation de données basé sur les progrès récents de l'apprentissage actif et de l'apprentissage par transfert. Pour en savoir plus sur l'outil d'annotation de données pour la reconnaissance d'entités nommées (DANER), rendez-vous sur le site GitHub ou regardez la présentation du projet de Yongchao sur YouTube.

Quels sont les points forts de votre expérience chez Vector ?

Ce stage m'a donné l'occasion de créer un véritable produit d'apprentissage automatique à partir de zéro. Grâce à cette expérience, j'ai élargi mes compétences et suis devenu un "chercheur en apprentissage automatique complet". En outre, j'ai acquis un état d'esprit et une perspective différents sur l'apprentissage automatique. Auparavant, ce qui m'importait le plus, c'était le modèle et l'algorithme. Maintenant, je pense plus systématiquement aux données et aux problèmes réels.

Jaswinder Narain
Stagiaire en gestion de projet, été 2021
Actuellement : Associate Data Scientist, One Analytics, PwC.

Sur quoi avez-vous travaillé pendant votre stage chez Vector ?

J'ai travaillé avec l'équipe d'innovation industrielle de Vector et j'ai mené des recherches intensives sur l'IA responsable et les techniques d'amélioration de la confidentialité (PET) afin de comprendre leur application et la manière dont les entreprises peuvent élaborer ensemble les meilleures pratiques. J'ai également participé à l'élaboration d'un protocole permettant d'évaluer l'état de préparation d'une organisation à l'IA.

Comment votre expérience de stage et votre appartenance à la communauté Vector ont-elles influencé vos prochaines étapes ?

L'expérience Vector m'a permis d'acquérir une toute nouvelle compréhension de l'IA et de découvrir de nouveaux chercheurs et de nouvelles normes industrielles. L'expérience m'a aidé à anticiper les changements et réglementations futurs dans le domaine et a renforcé ma confiance dans l'application de la bonne technologie. Je travaille actuellement chez PwC, au sein de leur division consultative, sur divers projets d'IA et d'apprentissage automatique.

Marta Mauri
Stagiaire en recherche vectorielle, printemps 2019
Superviseur du stage :
Dr. Juan Felipe Carrasquilla, membre du corps enseignant de Vector
Actuellement : Ingénieur en logiciels quantiques, Zapata Computing
Précédent : Étudiant en MSc, Physique, Université de Milan

Sur quoi avez-vous travaillé et qu'avez-vous appris pendant votre stage chez Vector ?

Mon projet de recherche était axé sur l'étude des systèmes de spins quantiques en tirant parti de la puissance de calcul des réseaux neuronaux. Dans la théorie de la matière condensée, les systèmes de spins quantiques sont des modèles simplifiés conçus pour mieux comprendre le mécanisme microscopique du magnétisme, qui implique intrinsèquement des phénomènes quantiques à plusieurs corps. Malgré leur simplicité, ces modèles sont extrêmement difficiles à étudier sur le plan théorique. C'est pourquoi les approches computationnelles ont été prédominantes au cours des dernières décennies. Parmi celles-ci, une option puissante est la méthode de Monte Carlo variationnelle. Au cours de mon stage, j'ai cherché à savoir si et comment l'introduction d'un réseau neuronal en tant que composant de cet algorithme pouvait améliorer ses performances et fournir une meilleure estimation des principales propriétés de l'état fondamental du système de spin. Plus précisément, mes recherches ont porté sur l'utilisation d'une machine de Boltzmann restreinte : il était extrêmement intéressant d'apprendre et de jouer avec la composante IA !

Quels sont les points forts de votre expérience chez Vector ?

Le stage chez Vector et la collaboration avec mon superviseur, Juan Carrasquilla, ont été extrêmement instructifs et précieux. Il m'a donné l'occasion d'approfondir mes connaissances en physique et, plus important encore, il m'a permis d'entrer dans le monde fascinant de l'apprentissage automatique. Le fait d'entrer en contact avec d'autres chercheurs de l'espace Vector m'a exposé à d'innombrables techniques et cas d'utilisation de l'intelligence artificielle, et m'a permis d'entrer en contact avec des recherches de pointe et des personnes brillantes !

Au cours de mon stage chez Vector, j'ai également eu l'occasion d'entrer en contact avec l'environnement industriel, ce que je n'avais pas eu l'occasion de vivre auparavant. Cela a joué un rôle fondamental dans la réorientation de ma carrière, qui est passée du monde universitaire à l'industrie.

Yann Dubois
Stagiaire en recherche vectorielle, hiver / printemps 2021
Superviseur du stage : Dr. Chris J. Maddison, membre de la faculté Vecteur
Actuel : PhD, Université de Stanford

Sur quoi avez-vous travaillé pendant votre stage chez Vector ?

Notre projet principal concernait la compression des données pour l'apprentissage automatique en aval plutôt que la perception humaine. En effet, les compresseurs standard (par exemple, JPEG) sont optimisés de telle sorte que les reconstructions ressemblent à celles des humains. De nos jours, la plupart des données ne sont pas vues par l'homme mais plutôt traitées par des algorithmes spécifiques à une tâche, et le stockage des données dans des formats lisibles par l'homme peut être prohibitif. Sur le plan théorique, nous avons formalisé la compression pour l'apprentissage automatique en aval en caractérisant le meilleur débit binaire réalisable pour garantir des performances élevées pour toutes les tâches souhaitées. Sur le plan pratique, nous avons montré comment entraîner de tels compresseurs de manière non supervisée pour obtenir un gain de compression de plus de 1000 fois sur des images standard par rapport au JPEG. À long terme, nous espérons que ce type de compression permettra aux individus de traiter des données à des échelles qui ne sont actuellement possibles que dans les grandes institutions, et à notre société de tirer parti des grandes sources de données de manière plus durable.

Lisez l'article Lossy Compression for Lossless Prediction qui a été accepté à NeurIPS 2021.

Quels sont les points forts de votre expérience chez Vector ?

Vers la fin du stage, j'ai été invité à faire un long exposé sur notre travail de compression lors d'un séminaire du jeudi de Vector. C'était une excellente occasion pour moi d'apprendre à présenter mon travail, de faire connaître nos résultats et d'interagir avec d'autres chercheurs qui avaient des commentaires intéressants. J'ai également eu d'autres occasions précieuses de présenter mon travail dans le laboratoire de Chris Maddisonet dans celui de Dan Roy.

On m'a également montré comment maximiser l'impact de ses recherches et collaborer plus efficacement. Après mon stage, j'ai continué à collaborer avec le laboratoire de Chris, et j'espère vraiment continuer à le faire dans un avenir proche. Chris a été un véritable mentor qui a continué à me donner des conseils utiles sur ma carrière et ma vie, même après avoir quitté Vector.

Vous souhaitez en savoir plus sur les projets de stage chez Vector ? Consultez la liste de lecture de nos projets de stage sur YouTube, y compris les exposés sur les PET : Techniques d'amélioration de la confidentialité, telles que l'apprentissage fédéré, la confidentialité différentielle et le cryptage homomorphique.

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