Kinaxis développe des logiciels d’orchestration de la chaîne d’approvisionnement qui aident les organisations à planifier, gérer et gérer des opérations complexes. Sa plateforme Maestro associe une planification intégrant l’intelligence artificielle, des analyses avancées et une visibilité des données en temps réel afin de favoriser des décisions plus éclairées dans l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement. Les solutions de l’entreprise s’adressent notamment aux organisations des secteurs de la fabrication, de la santé et du conseil, avec pour objectif d’améliorer l’efficacité, d’anticiper la demande et de s’adapter rapidement en cas de perturbations.
Stagiaire en recherche en IA et apprentissage automatique – Canada (hybride)
Menez des recherches sur les méthodes de prévision des séries temporelles et l’IA générative pour la planification de la chaîne d’approvisionnement chez Kinaxis. Développez des compétences pratiques en apprentissage automatique grâce à des expérimentations, des prototypes et une collaboration avec les équipes de recherche et de produit.
Description
- Mener des recherches appliquées en apprentissage automatique, en prévision des séries temporelles et en IA générative pour la planification de la chaîne d’approvisionnement
- Examiner la littérature scientifique, repérer les approches prometteuses et définir des questions et des hypothèses vérifiables
- Concevoir et réaliser des expériences reproductibles avec des jeux de données réels et de référence
- Construire et évaluer des modèles par rapport à des références solides à l’aide de mesures quantitatives et qualitatives
- Interpréter les résultats, les limites, la robustesse et les compromis pratiques
- Présenter les résultats de recherche à des publics techniques et non techniques
- Créer des prototypes de recherche et collaborer avec des chercheurs, des scientifiques des données, des ingénieurs et des experts du domaine afin d’évaluer le potentiel du produit
- Contribuer aux concepts de produits, aux rapports techniques, aux démonstrations, aux publications et aux demandes de brevet, le cas échéant
- Travailler avec un mentor attitré pendant toute la durée du stage
Exigences
- Préparer actuellement ou avoir récemment obtenu une maîtrise ou un doctorat en informatique, apprentissage automatique, statistique, mathématiques appliquées, recherche opérationnelle ou dans une discipline connexe
- Être admissible à un stage dans le cadre d’une inscription actuelle à temps plein ou d’une diplomation survenue dans les 12 mois précédant la date de fin du placement
- Posséder de solides bases en apprentissage automatique, en statistique et en conception expérimentale
- Avoir une expérience pratique de la recherche en IA et en apprentissage automatique acquise dans le cadre d’études supérieures, de publications, d’une thèse, de stages de recherche ou de projets substantiels
- Maîtriser Python et posséder de l’expérience avec les frameworks modernes d’apprentissage automatique
- Être capable de transformer des problèmes ouverts en hypothèses vérifiables, en expériences rigoureuses et en conclusions solidement étayées
- Une expérience en prévision des séries temporelles, en prévision probabiliste ou avec des modèles fondamentaux de séries temporelles tels que les PFN constitue un atout
- Une connaissance de l’IA générative, notamment des grands modèles de langage, de la génération augmentée par récupération et des agents, constitue un atout
- Des connaissances en inférence statistique, en quantification de l’incertitude ou en inférence causale constituent un atout
- Une expérience de l’évaluation de modèles fondamentaux par réglage fin, adaptation, analyse comparative ou analyse des erreurs constitue un atout
- Une expérience en communication scientifique démontrée par des publications, des prépublications ou des rapports techniques constitue un atout
- Résider dans le fuseau horaire de l’Est du Canada; les stagiaires à Ottawa ou à Toronto doivent travailler au bureau au moins trois jours par semaine
Avantages
- Politique de vacances flexible et jours de congé Kinaxis pour toute l’entreprise
- Modalités de travail flexibles
- Programmes favorisant le bien-être physique et mental
- Cours de conditionnement physique virtuels réguliers
- Possibilités de mentorat, de formation et de développement de carrière
- Programmes de reconnaissance et récompenses pour les recommandations
- Hackathons