Experte principale ou expert principal en grands modèles de langage - Centre d’expertise en intelligence artificielle générative

Description du poste

L'Institut intelligence et données (IID) de l'Université Laval est à la recherche d'une experte principale ou d'un expert principal en grands modèles de langage afin de contribuer au développement du nouveau Centre d'expertise en intelligence artificielle générative. 
 
Le Centre a pour mission de développer, consolider et diffuser une expertise technique indépendante sur l'IA générative. Il réalise des évaluations développe des solutions adaptées aux besoins des organisations et accompagne l'adoption responsable de ces technologies dans les milieux universitaire, gouvernemental et industriel. 
 
Ses travaux portent notamment sur l'évaluation de modèles génératifs pour le français québécois et les langues à faibles ressources, la spécialisation de modèles ouverts pour des domaines et des usages ciblés ainsi que le développement de pratiques favorisant une utilisation performante, sécuritaire et responsable de l'IA générative. 
 
À titre d'experte principale ou d'expert principal, vous jouerez un rôle central dans la réalisation de cette mission. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des modèles, de leur évaluation à leur déploiement, en passant par leur entraînement, leur adaptation et leur optimisation. Vous contribuerez également à la création d'une expertise de pointe dont les résultats seront diffusés ouvertement par le Centre sous forme de rapports techniques, d'outils, de modèles et de palmarès publics. 
 
Vous évoluerez dans un environnement unique où la recherche appliquée, l'innovation technologique et les besoins réels des organisations se rencontrent. L'Université Laval agit notamment comme laboratoire vivant permettant de déployer et d'évaluer les solutions développées dans des contextes concrets d'enseignement, de recherche et d'administration. 

En collaboration avec les équipes du Centre, les unités institutionnelles et les partenaires externes, et en plus des tâches normalement attribuées à la fonction d’analyste en ressources informationnelles de niveaux 1 et 2 serez appelé à:  

• Conseiller les équipes sur les orientations technologiques, les architectures et les meilleures pratiques relatives aux grands modèles de langage et à l'IA générative; 
• Définir et mettre en œuvre les stratégies d'entraînement, d'adaptation, d'évaluation, de déploiement et d'exploitation des modèles; 
• Concevoir, entraîner, affiner et évaluer des modèles de langage ou des modèles de fondation en tenant compte de la qualité des données, de la performance, de la sécurité, des coûts d'exploitation et de la reproductibilité; 
• Développer et maintenir les environnements, pipelines et infrastructures nécessaires au cycle de vie des modèles; 
• Concevoir et faire évoluer des solutions d'IA générative, notamment à l'aide d'approches de génération augmentée par récupération (RAG), agentiques ou multimodales; 
• Définir, documenter et mettre en œuvre des protocoles d'évaluation rigoureux et reproductibles adaptés au français québécois et aux langues à faibles ressources; 
• Produire et diffuser les résultats du Centre, incluant des rapports techniques, des fiches de modèles, des évaluations comparatives et d'autres livrables publics; 
• Contribuer à la gouvernance, à la sécurité, à la conformité et à l'utilisation responsable des solutions d'IA générative; 
• Assurer un rôle de référence technique auprès des membres de l'équipe et contribuer au développement des compétences internes; 
• Participer au rayonnement du Centre auprès des partenaires universitaires, industriels et gouvernementaux. 

 
Profil recherché: 

Nous recherchons une personne possédant une expertise reconnue en intelligence artificielle générative et un intérêt marqué pour le développement de solutions novatrices adaptées aux réalités québécoises et canadiennes. 

Plus précisément, la personne recherchée possède: 

• Une expérience significative avec les grands modèles de langage (LLM), leur entraînement, leur adaptation ou leur optimisation; 
• Une solide maîtrise de Python et des principaux écosystèmes modernes d'apprentissage automatique; 
• Une expérience des approches RAG, de la recherche sémantique ou du traitement avancé des données textuelles; 
• Une bonne connaissance des pratiques MLOps ou LLMOps et des enjeux entourant le déploiement de modèles à grande échelle; 
• Une compréhension des enjeux de gouvernance, de cybersécurité, de confidentialité et d'éthique liés à l'IA générative; 
• Une capacité démontrée à transformer des besoins organisationnels ou scientifiques en solutions concrètes; 
• D'excellentes habiletés de collaboration, de service-conseil et de vulgarisation. 

Seront considérés comme des atouts:  

• Expérience de recherche ou publications scientifiques dans le domaine; 
• Contributions à des projets open source, à des jeux de données ou à des modèles diffusés publiquement; 
• Expérience avec les infrastructures GPU et les environnements de calcul haute performance; 
• Intérêt particulier pour le français québécois, les langues autochtones ou les langues à faibles ressources. 
   

Environnement de travail:

• Accès aux grappes de calcul de l’Université Laval et aux ressources de calcul du Centre; 
• Diffusion publique des travaux du Centre — le code, les modèles et les résultats sont publiés ouvertement — et participation à des événements scientifiques et professionnels dans le cadre du programme de formation professionnelle; 
• Collaboration directe avec les partenaires académiques, organisationnels, industriels et gouvernementaux du Centre. 
   

Les candidatures des personnes ne possédant pas le niveau de scolarité exigé pourront être considérées sous certaines conditions.  

Description de fonction

Analyste en ressources informationnelles - Niv 2

Exigences normales

Sous réserve de l’évaluation des compétences, toute combinaison de scolarité et d’expérience jugée équivalente et pertinente pourra être considérée.

Scolarité et expérience

Grade universitaire de 1er cycle dans une discipline appropriée.
Un minimum de cinq (5) années d'expérience pertinente.