Ingénieur fondateur - IA/ML

À propos d’Uniflow

Uniflow Labs est le pôle de recherche fondamentale d’Uniflow. Nous bâtissons une plateforme d’intelligence artificielle pour la recherche — une solution de recherche autonome de bout en bout offrant une traçabilité complète de la provenance, la reproductibilité et une vérification étayée par des preuves. Nous disposons d’un socle d’exécution et d’un moteur de vérification fonctionnels ainsi que d’études pilotes. Le concept est éprouvé; il faut maintenant passer à l’échelle, et nous avons besoin de vous.

Le poste

À titre d’ingénieur fondateur - IA/ML, vous bâtirez les agents d’IA qui propulsent la recherche autonome — de la formulation d’hypothèses à la revue de la littérature, à la conception et à l’exécution d’expériences, à la vérification et à la rédaction d’articles.

Il ne s’agit pas simplement de greffer un agent conversationnel à des outils existants. Vous concevrez des agents de recherche qui analysent la littérature avec une traçabilité complète de la provenance, formulent des hypothèses fondées sur des résultats vérifiés et produisent des ébauches d’articles assorties de chaînes d’affirmations vérifiables. Vos modèles fonctionneront dans divers domaines — génie logiciel, recherche médicale, robotique — en maintenant des chaînes d’affirmations vérifiables à chaque étape.

Vos responsabilités

Pipeline d’agents de recherche (hypothèse → expérience → vérification → article) — Concevoir et bâtir le système d’agents en plusieurs étapes qui orchestre le cycle de recherche complet, avec une intervention humaine possible à chaque point de décision.
Infrastructure RAG pour la revue de la littérature avec suivi de la provenance — Concevoir l’architecture du système de recherche d’information (BM25 + vecteurs + reclassement) qui rattache chaque affirmation à des sources citables et versionnées, avec un suivi complet des éléments probants.
Validation des affirmations et vérification des régressions — Bâtir les systèmes qui vérifient les affirmations générées au regard des sources probantes, appliquent des contrôles de régression et veillent à ce que chaque citation soit étayée par des preuves.

Ce que vous accomplirez

Au cours des 90 premiers jours

Comprendre le socle d’exécution, le modèle de provenance et le pipeline de vérification
Concevoir l’architecture de recherche d’information destinée à la revue de la littérature, avec suivi des citations
Bâtir un premier pipeline de formulation d’hypothèses comprenant des sorties structurées et des contrôles de validation
Établir un cadre d’évaluation (exactitude des affirmations, taux de reproductibilité, qualité des citations)

Au cours de la première année

Mettre en production le pipeline d’agents de recherche intégré au socle d’exécution
Implémenter le système de vérification des régressions pour valider les affirmations
Bâtir le système de provenance qui permet de retracer chaque affirmation générée jusqu’à sa source
Réduire de façon mesurable le délai de production des articles pour les partenaires des études pilotes

Exigences

Exigences essentielles

Au moins 5 ans d’expérience en ML/IA, y compris le déploiement en production
Expertise approfondie des LLM — ajustement fin, décodage contraint, ingénierie de requêtes, évaluation
Systèmes RAG — architectures de recherche d’information, modèles de plongements, reclassement, gestion de corpus
Python — PyTorch/JAX, infrastructure ML (pipelines d’entraînement, mise en service, surveillance)
Génération structurée (sorties contraintes par une grammaire et tenant compte des schémas)

Atouts

Expérience de l’apprentissage profond au-delà des LLM (modèles de séquences, apprentissage de représentations)
Expérience du calcul scientifique ou de l’automatisation de la recherche
Connaissance des processus de publication universitaire ou de l’analyse des citations
Connaissance de la reproductibilité et de la vérification en recherche computationnelle
Expérience démontrée de systèmes ML en production produisant des résultats mesurables

Principes d’ingénierie

Nos valeurs :

Des RFC pour les décisions importantes — Les choix architecturaux sont documentés et révisés
La reproductibilité avant la vitesse — Nous optimisons la vérifiabilité et la provenance
La provenance et l’observabilité par défaut — Chaque parcours d’exécution peut être retracé et reproduit

Pourquoi choisir Uniflow

L’IA au cœur du produit dès le premier jour — Travaillez à la fine pointe de la recherche autonome. Vos agents ne se contentent pas d’aider : ils produisent des résultats scientifiques vérifiés et reproductibles.
Une intelligence étroitement liée à l’exécution — Vos modèles produisent des résultats qui s’exécutent sur notre socle et alimentent ensuite l’apprentissage. La boucle entre génération, exécution et vérification est courte.
L’impact d’un membre de l’équipe fondatrice — Façonnez l’architecture d’IA, la conception des agents et le cadre de vérification. Une participation au capital dès les premières étapes reflète votre rôle dans la création de l’entreprise.

Rémunération

Salaire : Concurrentiel, selon l’expérience
Participation au capital : Participation substantielle destinée aux membres de l’équipe fondatrice
Avantages sociaux : Assurance maladie, soins dentaires et soins de la vue (Canada)
Lieu : Mode hybride à Toronto (2 à 3 jours par semaine au bureau)

Comment postuler

Faites parvenir votre curriculum vitæ ainsi qu’une courte note expliquant pourquoi ce poste vous intéresse à careers@uniflow.tech, ou postulez sur notre site Web à uniflow.com.

Vous pouvez notamment joindre :

Des articles, billets de blogue ou projets illustrant votre travail en ML/IA
Des systèmes que vous avez mis en production et les résultats qu’ils ont produits
Des exemples de travaux de génération structurée ou contrainte
Vos réflexions sur la façon dont l’IA peut transformer les processus de recherche

Uniflow souscrit au principe de l’égalité d’accès à l’emploi. Nous valorisons la diversité et nous nous engageons à créer un milieu inclusif pour tous les membres de notre équipe.