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Ingénieur en apprentissage automatique: apprentissage automatique basé sur la physique

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Date: 21 sept. 2021

Lieu: Montreal, Québec, CA, H4M2Z2

Entreprise: Corning

En tant que leader Fortune 500 dans le développement de verre et de céramiques avancés depuis plus d'un siècle, Corning Inc surmonte continuellement des problèmes d'ingénierie difficiles. Le groupe d'analyse avancée et d'apprentissage automatique du Centre de Technologie Corning de Montréal (CTCM) est une équipe de scientifiques, d'ingénieurs et de développeurs de logiciels travaillant sur des solutions d'apprentissage automatique et de science des données à large spectre pour permettre certaines des innovations industrielles les plus passionnantes de notre époque.

 

CE QUE VOUS FEREZ

 

Nous recherchons un ingénieur en apprentissage et analyse automatique talentueux et motivé, spécialisé dans l'apprentissage automatique basé sur la physique. Vous seriez responsable d’un certain nombre d'initiatives Corning dans le domaine de la modélisation physique basée sur les données.

 

RESPONSABILITÉS PRINCIPALES

 

  • Développer des modèles prédictifs physiques basés sur les données au sein de la « R&D » et de la fabrication.
  • Travailler sur tous les aspects du développement dès la solution d'analyse, la création de pipelines de données efficaces à la mise en œuvre de méthodes inférentielles de pointe.
  • Déployer des solutions évolutives pour les grands ensembles de données
  • Développer des solutions logicielles performantes, principalement avec les technologies de science des données Python, et en utilisant des langages compilés tels que C / C ++, Fortran, C #, Java.
  • Travailler en collaboration avec la gestion de projet pour fournir des solutions efficaces et opportunes.
  • Interagir régulièrement avec des groupes de recherche au sein de Corning.
  • Se tenir au courant des nouveaux développements dans le domaine de l'apprentissage automatique basé sur la physique, avec un souci constant de la manière dont ces innovations peuvent être appliquées à nos problèmes.
  • Participer à la présentation des nouveaux résultats et des innovations de recherche en interne et en externe.
  • Cultiver et développer des liens avec le monde universitaire.
  • Faire du mentorat avec les nouveaux employés et stagiaires.

 

CE QUE NOUS RECHERCHONS - si vous avez ce qu’il faut, contactez-nous.

 

  • Solide expérience de la modélisation numérique et des méthodes émergentes d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur appliquées à la modélisation numérique en génie mécanique, en génie chimique, en science des matériaux et en physique appliquée.
  • Expérience démontrée au travers de travaux industriels, de projets de recherche universitaire ou de contributions importantes à des projets « open source ».
  • Compréhension approfondie d'un ou plusieurs domaines de modélisation numérique, y compris, mais sans s'y limiter: la dynamique des fluides et le transfert de chaleur, la mécanique des solides, la science des matériaux informatiques, l'électromagnétique computationnelle, la dynamique moléculaire, la modélisation à base d'agents, les automates cellulaires.
  • Intérêt marqué et, de préférence, expérience démontrée, pour les approches émergentes d'apprentissage automatique pour permettre et accélérer la simulation numérique de la physique et de la chimie.
  • Solide expérience en programmation dans un ou plusieurs langages tels que C / C ++, Fortran, Python, C #, Java.
  • Excellentes compétences en communication - tant à l'oral qu'à l'écrit.
  • Formation de niveau supérieur en simulation numérique en génie mécanique / chimique / électrique / civil / des matériaux, mathématiques appliquées, physique appliquée.
  • Solide expérience pratique avec la pile de science des données Python (Python core, NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, scikit-learn et des « frameworks » d'apprentissage profond tels que Tensorflow ou PyTorch).
  • Une expérience du calcul haute performance, y compris des GPU à usage général, serait un atout majeur.
  • Expérience dans l'écriture de code propre et maintenable est essentielle. Travailler au sein d'une équipe utilisant des « frameworks » de gestion de source tels que GIT est un atout.

 

COMPÉTENCES NON TECHNIQUES 

 

  • Autonome - sens de l'initiative
  • Créativité
  • Souci du détail et précision
  • Esprit d'équipe
  • Sens de l’organisation 

 

 

AGENCES DE RECRUTEMENT VEUILLEZ LIRE CE QUI SUIT ATTENTIVEMENT 
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* Dans ce texte, le masculin englobe les deux genres et est utilisé pour alléger le texte.