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À propos du poste
Tâches
En consultation avec les scientifiques de CanmetMATÉRIAUX et d’autres intervenants, le titulaire du poste élaborera et mettra en œuvre des algorithmes d’apprentissage automatique en vue d’élaborer des processus de recherche autonomes physiques et virtuels et des techniques améliorées pour le développement de matériaux et de processus de matériaux. Il sera appelé à traiter, analyser et interpréter les données, à communiquer les résultats et à effectuer d’autres travaux scientifiques et techniques nécessaires sous la direction des responsables techniques et des chefs de projet.
Milieu de travail
Ce poste se trouve à Hamilton, en Ontario. CanmetMATÉRIAUX est un centre de recherche sur les matériaux qui mène des activités de R et D de classe mondiale en partenariat avec les universités et l’industrie.
Intention du processus
L'objectif de ce processus est de doter un (1) poste pour une durée d'un an à Hamilton (Ontario) avec la possibilité d'une extension.
Un bassin de candidat(e)s entièrement ou partiellement qualifié(e)s peut être établi par le biais du présent processus en vue de pourvoir à des postes identiques ou similaires, à Ressources naturelles Canada, pour diverses durées (période déterminée ou indéterminée), diverses exigences linguistiques, diverses exigences relatives à la sécurité et diverses conditions d’emploi et lieux de travail.
Postes à pourvoir
1
Exigences opérationnelles
Doit accepter et être capable de travailler à l’extérieur des bureaux au besoin.
Requis (essentiel pour le poste)
Votre demande doit clairement décrire comment vous répondez aux énoncés suivants
ÉDUCATION
Un grade d’un établissement d’enseignement postsecondaire reconnu, avec spécialisation acceptable en physique, en géologie, en chimie ou dans une autre science liée au poste.
En savoir plus sur l'équivalence des diplômes.
EXPÉRIENCE
- Expérience de l’utilisation de techniques d’apprentissage automatique appliquées aux données sur les matériaux.
- Expérience de l’analyse des données sur les matériaux, notamment en ce qui concerne leur structure, leurs propriétés ou leur traitement.
Sera appliqué / évalué à une date ultérieure
CONNAISSANCES
- Connaissance des méthodes et bibliothèques d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle.
- Connaissance de la programmation en langage Python.
- Connaissance des relations entre la structure, les propriétés et le traitement des matériaux.
CAPACITÉS
- Capacité de gérer et d’automatiser des flux de travail.
- Capacité de travailler avec des données structurées pour leur intégration dans des flux de travail automatisés.
- Capacité d’élaborer et de mettre en œuvre des algorithmes autonomes pour l’analyse de données expérimentales ou de simulation.
- Capacité de concevoir des logiciels modulaires et structurés.
- Capacité de communiquer efficacement.
QUALITÉS PERSONNELLES
- Sens de l’organisation
- Esprit d’initiative
- Aptitude à bien travailler avec d’autres personnes
- Aptitude à bien travailler dans un climat de tension et avec des priorités changeantes
- Compétences en résolution de problèmes et bon jugement avérés
Exigences linguistiques (essentiel pour le poste)
Sera appliqué / évalué à une date ultérieure
Anglais essentiel
En savoir plus sur les exigences linguistiques.
Pourrait être requis (qualifications constituant un atout)
Peut être appliqué / évalué à une date ultérieure
EXPÉRIENCE DES ACTIFS
- Expérience de travail sur des systèmes informatiques à haute performance tels que les systèmes GPU ainsi que les grappes, et de l’utilisation des files d’attente
- Expérience de la programmation dans d’autres langages que Python, tels que C/C++, Fortran, etc.
CONNAISSANCES DES ACTIFS
- Connaissance des approches permettant de relier les résultats des modèles aux processus/propriétés physiques
- Connaissance de l’utilisation des bases de données et de l’interfaçage avec les intergiciels API pour la manipulation des données
- Connaissance de la méthodologie de l’apprentissage actif et de l’inférence bayésienne
- Connaissance de l’ingénierie des caractéristiques dans le contexte de la génération de modèles d’intelligence artificielle/d’apprentissage automatique
- Connaissance des stratégies de modélisation des données de séries chronologiques
- Connaissance des processus de formation évolutifs tels que les algorithmes génétiques
- Connaissance des méthodes numériques de résolution des équations différentielles partielles, telles que les méthodes des différences finies, des volumes finis, spectrales et des éléments finis
Notre engagement
Nous sommes engagés à instaurer un milieu de travail inclusif et exempt d'obstacles, dès le processus de sélection. Si vous avez besoin de mesures d'adaptation à une étape ou une autre du processus d'évaluation, veuillez contacter l'organisation d'embauche ci-dessous pour en faire la demande. Les renseignements reçus au sujet de mesures d'adaptation seront traités confidentiellement.
En savoir plus sur les mesures d'adaptation en matière d'évaluation.
Équité, diversité et inclusion
La fonction publique du Canada s'est engagée à se doter d'un effectif compétent qui reflète la diversité de la population qu'elle dessert. Nous favorisons les groupes visés par l'équité en matière d'emploi et vous encourageons à vous autodéclarer dans votre demande d'emploi si vous appartenez à un des groupes désignés.
En savoir plus sur la diversité et équité en matière d'emploi.
Préférence
La préférence sera accordée aux anciens combattants d’abord, suivis des citoyens canadiens et des résidents permanents, à l’exception des postes situés au Nunavut ou au Yukon. Pour les postes situés au Nunavut, les Inuits qualifiés inscrits en vertu de l’Accord du Nunavut seront nommés en premier. Pour les postes situés au Yukon, les Premières Nations du Yukon qualifiés seront nommés en premier, suivis des personnes autochtones qualifiées.
En savoir plus sur la préférence aux anciens combattants.
Comment postuler
En savoir plus sur comment postuler un emploi au gouvernement du Canada.
Les renseignements que vous devez fournir
Nous remercions tous ceux qui soumettent une demande d'emploi. Cependant, nous contacterons seulement les personnes choisies pour la prochaine étape de sélection.
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