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Scientifique de Données - équipe d'éducation IA

Mila - Institut québécois d'intelligence artificielle
CompanyMila - Institut québécois d'intelligence artificielle
CategoryData & Analytics
LocationMontreal
RemoteOn-site (inferred)
EmploymentFull-time
LevelEntry
SalaryNot stated by the employer
Posted29 May 2026
Last verified12 Aug 2026
SourceEmployer ATS (workable)
Applications are handled by the employer, not by us.Apply on the employer's site →
Description
(English version will follow) 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 https://mila.quebec/ À Propos du Rôle L'équipe d'Éducation en IA Responsable de Mila est à la recherche d'un.e professionnel.le en IA ayant une base technique solide pour soutenir la conception et la livraison d'expériences d'apprentissage en IA appliquée à travers des programmes phares, notamment Avantage IA, Boussole Politique IA, TRAIL, et des initiatives de formation sur mesure. Ce rôle interdisciplinaire combine l'IA appliquée, l'éducation et l'IA responsable en expériences d'apprentissage pratiques pour les apprenants. Vous contribuerez à développer des cahiers de notes, des mini-laboratoires, des ensembles de données, des démos, des études de cas et du matériel d'atelier qui rendent les concepts complexes de l'IA accessibles aux professionnels du secteur public, aux membres de l'industrie et aux publics non techniques. La candidature idéale est techniquement compétente, curieuse, organisée et capable de communiquer clairement des concepts complexes. Vous devriez être à l'aise de travailler dans des contextes techniques et éducatifs, de lire des documents de recherche, de concevoir des exercices pratiques et de soutenir des expériences d'apprentissage pratique. Ce rôle s'adresse aux professionnels qui souhaitent approfondir leur pratique technique tout en contribuant à l'éducation en IA responsable et à la compréhension publique des systèmes d'IA. Ce que vous ferez : Matériel didactique et contenu technique Développer du matériel prêt pour l'apprenant, y compris des mini-laboratoires, des cahiers Jupyter, des ensembles de données, des guides pour animateurs, des démos et des exemples corrigés. Créer et mettre à jour du contenu éducatif lié à l'introduction à l'IA, aux schémas d'invite (prompt patterns), à l'évaluation de modèles et aux considérations d'IA responsable. Traduire des articles techniques, des rapports d'IA et des recherches émergentes en résumés accessibles, en exercices et en matériel d'apprentissage pratique. Soutenir le développement et la révision de contenu bilingue pour la préparation à la livraison en anglais et en français. Livraison de programme et animation de session Co-animer des ateliers, des sessions de « dîner-conférence » (lunch-and-learn) et des activités d'apprentissage pratique. Soutenir les personnes participantes pendant les exercices techniques et contribuer aux ressources de FAQ et de dépannage. Collaborer avec des experts en la matière et le personnel pédagogique pour améliorer les expériences d'apprentissage et la livraison du programme. IA Responsable et apprentissage appliqué Intégrer les considérations d'IA responsable directement dans les exercices techniques et le matériel didactique. Contribuer à des études de cas et à des exercices basés sur des cas d'utilisation du secteur public et de l'industrie. Soutenir l'évaluation légère, la collecte de commentaires et l'amélioration continue des progr