Stagiaire our Contracteur en Apprentissage Automatique/Contractor in Machine Learning
Huawei Technologies Canada Co., Ltd.
Montréal, Québec, Canada
22h ago
Job Description

 

  • Travail sur différentes méthodes d'apprentissage automatique avec application sur des données structurées sous forme de graphe (telles que réseau de télécommunication, système de recommandation, graphe de connaissances); 
  • Mettre en œuvre des algorithmes pour les méthodes et modèles proposés;
  • Travailler en étroite collaboration avec les chercheurs de l'équipe; 
  • Se tenir à jour sur certains domaines de l'apprentissage automatique (tels que l'apprentissage de la représentation graphique, le système de recommandation et l'apprentissage en profondeur); 
  • Rédaction de rapports scientifiques; 
  • Soumettre des manuscrits aux meilleures conférences.
 
  • Work on different Machine Learning (ML) methods with application on graph structured data (such as telecommunication network, recommendation system, knowledge graph);
  • Implement algorithms for the proposed methods and models;
  • Working closely with researchers in the team;
  • Keeping up-to-date on selected areas of machine learning (such as graph representation learning, recommendation system, and deep learning);
  • Writing scientific reports;
  • Submitting manuscripts to top conferences.

Qualifications

  • Bonne compréhension des méthodes de base de Machine Learning (apprentissage supervisé / non supervisé); 
  • Bonne connaissance des composants du Deep Learning (DL) (formation, régularisation, test); 
  • Connaissance des architectures DL courantes (CNN, RNN, AE, GAN); 
  • Solides compétences en programmation avec Python
  • Expérience en programmation avec Tensorflow ou Pytorch; 
  • Master ou Maitrise
  • Une connaissance de base du modèle d'apprentissage de la représentation graphique (Deepwalk, GCNs, GraphSAGE), du système de recommandation ou du graphique de connaissances est un plus. 
  • Expérience dans la formation de modèles parallèles est un gros plus
 
  • Good understanding of basic ML methods (supervised/unsupervised learning);
  • Good knowledge of Deep Learning (DL) components (training, regularization, test);
  • Familiarity with common DL architectures (CNNs, RNNs, AEs, GANs);
  • Strong coding skills in Python
  • Experience with coding in Tensorflow or Pytorch;
  • Having good communication skills
  • Master’s or PhD.
  • Some background knowledge in graph representation learning model (Deepwalk, GCNs, GraphSAGE), recommendation system or knowledge graph is a plus.
  • Experience in parallel model training is a big plus


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