职位名称：应用AI研究科学家
地点：加拿大蒙特利尔（混合办公）
雇佣类型：全职
经验水平：中高级
行业：人工智能/计算机视觉
职位来源：行业专业人士为其在加拿大的客户招聘候选人
关于该职位
我们的客户是一家在AI和计算机视觉领域的领先创新者，正在寻找一名应用AI研究科学家加入他们位于蒙特利尔的研究与技术团队。这个混合角色提供了一个在多学科环境中为尖端创新做出贡献的激动人心的机会。理想的候选人是一个高度积极、富有创造力的思考者，具有强大的技术专长，热衷于开发新颖的AI方法并将其转化为可扩展的现实应用。
要求
- 计算机科学、电气工程或相关领域的博士或硕士学位，重点关注AI、机器/深度学习或计算机视觉。
- 在机器人、自主系统或相关领域有25年的相关研究经验。
- 对监督学习、无监督学习、自监督学习、少样本学习和零样本学习技术有强理论知识。
- 在学术或工业环境中开发和部署计算机视觉模型的实践经验。
- 对RGB、雷达、红外、激光雷达、高光谱、热成像等图像传感模式有扎实理解。
- 深度学习架构的专业知识，包括用于检测、分割和识别任务的CNN、Transformers和基础模型。
- 精通Python和C++，具有使用ML/DL框架（如PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn和OpenCV）的实际经验。
- 展示了设计实验、分析数据和优化模型性能的能力。
- 具有强大的英语书面和口头沟通能力，能够清晰传达复杂的技术概念。
- 展示了在顶级AI和计算机视觉会议/期刊（如NeurIPS、CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、PAMI）上发表研究的能力。
- 优秀的协作和团队合作能力，包括与利益相关者的跨职能沟通。
优先技能
- 在雷达图像数据的检测和分割算法方面有丰富经验。
- 曾与学术机构（如NSERC、MITACS）和工业研发合作伙伴进行研究合作。
- 熟悉在关键应用中部署可信和可认证的AI模型。
- 在资源受限条件下开发AI模型的背景（如节俭学习、少样本学习、零样本学习）。
- 专利贡献或创新披露是一个加分项。
主要职责
- 在AI和计算机视觉领域进行高级研究，重点关注图像/视频处理、深度学习和创新算法开发。
- 设计和实施高性能模型，用于现实任务，如目标检测、分割和跟踪。
- 领导节俭学习方法的探索，以最大化从最少训练数据中获得的性能。
- 验证机器学习模型在实际部署条件下的鲁棒性和可靠性。
- 与工程团队合作，将研究转化为功能原型和生产就绪的解决方案。
- 通过将利益相关者的需求转化为创新研究目标，为战略研究路线图做出贡献。
- 在顶级会议上发表和展示研究成果，并为专利和内部知识库做出贡献。
- 在跨学科项目团队中担任主题专家，提供技术指导和指导。
如果您是一位具有前瞻性思维的研究人员，准备在动态、创新驱动的环境中迎接复杂挑战，这是您在AI领域产生有意义影响的机会。
