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Assistant(e) de recherche 1

  • Montréal, QC
  • Sur place
  • Publié 20 oct. 2026
  • 1 poste

31 $ / heure

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Type d’emploi
Temps partiel
Niveau d’expérience
Intermédiaire · 2+ ans
Formation minimale
Baccalauréat
Langue de l’offre
français
Heures de travail
30 heures par semaine
Niveau d’expérience
Entry level

Résumé du poste

Test and maintain ChatHealthAI platform features, including model integrations, backend components, and the user interface. Conduct computational experiments on electronic health record datasets and analyze results, contributing figures, tables, and written summaries for manuscripts, conference submissions, and grant reports.

Détails du poste

Veuillez référer au guide Comment postuler à un emploi (pour les candidats externes) pour obtenir des instructions sur la façon de postuler. Si vous êtes un employé actif de McGill (c.-à-d. actuellement dans un contrat ou un poste actif à l'Université McGill), ne postulez pas via ce site de carrière. Connectez-vous à votre compte McGill Workday et postulez à cette affichage en utilisant le rapport Find Jobs (tapez Find Jobs dans la barre de recherche). École d’informatique – Laboratoire du professeur Li Description Du Poste Tester et maintenir les nouvelles fonctionnalités de la plateforme ChatHealthAI, y compris l’intégration des modèles, les composantes d’arrière-plan (backend) et l’interface utilisateur. Réaliser des expériences computationnelles sur des ensembles de données de dossiers médicaux électroniques, notamment le prétraitement des données, l’entraînement des modèles, l’analyse comparative (benchmarking) et l’évaluation des résultats produits par les modèles de langage cliniques. Analyser les résultats expérimentaux et contribuer à la préparation de figures, tableaux et résumés écrits pour des manuscrits, des soumissions à des conférences et des rapports de subventions. Autres compétences requises Expérience avec les grands modèles de langage (LLM), notamment en ajustement fin (fine-tuning), ingénierie d’invites (prompting), évaluation ou génération augmentée par récupération d’information (RAG). Solides compétences en programmation Python et expérience avec des cadres d’apprentissage profond tels que PyTorch. Connaissance des données cliniques ou de santé, comme les dossiers médicaux électroniques, les systèmes de codification médicale (CIM/ICD, ATC) ou les textes biomédicaux. Excellentes capacités d’organisation et aptitude à travailler de façon autonome, à gérer plusieurs tâches simultanément et à collaborer avec des étudiants et des partenaires cliniques. Formation et expérience Baccalauréat minimum en informatique, génie biomédical, sciences quantitatives de la vie, statistique ou dans un domaine connexe. Au moins deux (2) années d’expérience en recherche dans les domaines de l’apprentissage automatique ou de l’intelligence artificielle, incluant une expérience avec l’apprentissage profond et les modèles de langage. Expérience démontrée dans l’analyse de grands ensembles de données en santé ou en biomédecine. Maîtrise de Python, Git ainsi que des environnements de calcul haute performance (HPC) ou des grappes de calcul utilisant des GPU. Avant de postuler Veuillez noter que, pour travailler à l’Université McGill, vous devez être légalement autorisé(e) à travailler au Canada et être disposé(e) à travailler dans la province de Québec, sur le campus où le poste est situé. L’Université McGill est une université de langue anglaise où la majorité des activités d’enseignement et de recherche sont menées en anglais. Par conséquent, une excellente maîtrise de l’anglais, tant à l’oral qu’à l’écrit, est requise. Salaire Horaire $30.54 Heures Par Semaine 30 (Temps partiel) Lieu Pavillon McConnell de génie Superviseur Professeur agrégé Date De Début De L’emploi 2026-11-16 Date De Fin De L’emploi 2027-05-14 Date Limite Pour Postuler 2026-10-23 Ce poste est couvert par la convention collective de l’Association des employés de recherche de l’Université McGill (AMURE). L’Université McGill recrute sur la base du mérite et s’est fermement engagée à promouvoir et instaurer l’équité et la diversité au sein de sa communauté. Nous accueillons favorablement les demandes d’emploi des personnes racisées et de minorités visibles, des femmes, des personnes autochtones, des personnes handicapées, des minorités ethniques, des personnes de toute orientation et identité sexuelles, ainsi que toute personne possédant les aptitudes et les connaissances lui permettant de travailler en collaboration avec diverses communautés. L’Université McGill met en œuvre un programme d’équité en matière d’emploi et invite les membres des groupes visés à indiquer leur appartenance à ces derniers dans leur dossier de candidature. Les personnes handicapées qui pourraient avoir besoin d’accommodements à n’importe quelle étape du processus de candidature sont invitées à communiquer en toute confidentialité, accessibilityrequest.hr@mcgill.ca.

Ce que vous ferez

Test and maintain ChatHealthAI platform features, including model integrations, backend components, and the user interface. Conduct computational experiments on electronic health record datasets and analyze results, contributing figures, tables, and written summaries for manuscripts, conference submissions, and grant reports.

Exigences

A minimum bachelor's degree in computer science, biomedical engineering, quantitative life sciences, statistics, or a related field is required, along with at least two years of research experience in machine learning or artificial intelligence. Applicants should have experience with deep learning, language models, large health or biomedical datasets, Python, Git, and high-performance or GPU computing environments.

Compétences indiquées

  • Apprentissage automatique · Souhaitée
  • prompt engineering · Souhaitée
  • Git · Souhaitée
  • Python · Souhaitée

Autres compétences pertinentes

Relevées dans la description du poste. Confirmez les exigences importantes ci-dessus.

  • Large Language Models
  • Fine-Tuning
  • Prompt Engineering
  • Retrieval-Augmented Generation
  • Python
  • PyTorch
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Clinical Data Analysis
  • Electronic Health Records
  • Medical Coding Systems
  • Git
  • High-Performance Computing
  • GPU Computing
  • Experimental Analysis
  • Research Collaboration

Domaines d’emploi

  • Science & Research
  • Technology
  • Data & Analytics
  • Software
  • Healthcare

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