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- Employment type
- Part-time
- Experience level
- Mid-level · 2+ years
- Minimum education
- Bachelor’s degree
- Posting language
- French
- Working hours
- 30 hours per week
- Seniority
- Entry level
Job summary
Test and maintain new features of the ChatHealthAI platform, including model integrations, backend components, and the user interface. Conduct experiments on electronic health record datasets, analyze clinical language model results, and help prepare figures, tables, and written summaries for manuscripts, conference submissions, and grant reports.
Job details
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). Description De Poste Supplémentaire École d’informatique – Laboratoire du professeur Li Description Du Poste Tester et assurer la maintenance des nouvelles fonctionnalités de la plateforme ChatHealthAI, notamment l’intégration de modèles, les composantes dorsales (backend) et l’interface utilisateur. Mener des expériences informatiques sur des ensembles de données provenant de dossiers de santé électroniques, notamment le prétraitement des données, l’entraînement des modèles, l’analyse comparative et l’évaluation des résultats produits par des modèles de langage clinique. Analyser les résultats expérimentaux et contribuer à la préparation de figures, de tableaux et de résumés écrits destinés à des manuscrits, à des soumissions à des conférences et à des rapports de subvention. Autres compétences requises Expérience de travail avec les grands modèles de langage (LLM), notamment en matière d’ajustement fin (fine-tuning), de conception d’invites (prompting), d’évaluation ou de génération augmentée par récupération (RAG). Solides compétences en programmation Python et expérience avec des cadres d’apprentissage profond tels que PyTorch. Connaissance des données cliniques ou de santé, notamment les dossiers de santé électroniques, les systèmes de codification médicale (CIM/ICD, ATC) ou les textes biomédicaux. Excellent sens de l’organisation et capacité à travailler de façon autonome, à gérer plusieurs tâches simultanément et à collaborer avec des étudiants ainsi qu’avec des collaborateurs du milieu clinique. Expérience et formation Au minimum, un baccalauréat en informatique, en génie biomédical, en sciences quantitatives de la vie, en statistique ou dans un domaine connexe. Au moins deux années d’expérience en recherche dans le domaine de l’apprentissage automatique ou de l’intelligence artificielle, notamment une expérience en apprentissage profond et avec les modèles de langage. Expérience démontrée dans l’analyse de vastes ensembles de données en santé ou en biomédecine. Maîtrise de Python et de Git, ainsi qu’une expérience des environnements de calcul haute performance ou des grappes de calcul utilisant des processeurs graphiques (GPU). Avant de postuler Veuillez noter que, pour travailler à l’Université McGill, vous devez être autorisé(e) à travailler au Canada et être disposé(e) à travailler dans la province de Québec, sur le campus où le poste est basé/situé. L’Université McGill est une université de langue anglaise où la majorité des activités d’enseignement et de recherche se déroulent en anglais. Le poste exige donc la capacité de communiquer en anglais, tant à l’oral qu’à l’écrit. Salaire Horaire $30.54 Heures Par Semaine 30 (Temps partiel) Lieu Pavillon McConnell de génie Superviseur Professeur agrégé Date De Début De L’emploi 2026-10-05 Date De Fin De L’emploi 2027-04-19 Date Limite Pour Postuler 2026-10-13 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.
What you’ll do
Test and maintain new features of the ChatHealthAI platform, including model integrations, backend components, and the user interface. Conduct experiments on electronic health record datasets, analyze clinical language model results, and help prepare figures, tables, and written summaries for manuscripts, conference submissions, and grant reports.
Requirements
Requires at least a bachelor's degree in computer science, biomedical engineering, quantitative life sciences, statistics, or a related field, plus at least two years of research experience in machine learning or artificial intelligence, including deep learning and language models. Candidates must have demonstrated experience analyzing large health or biomedical datasets, proficiency in Python and Git, familiarity with GPU-based high-performance computing, and the ability to communicate in English.
Listed skills
- Machine learning · Preferred
- prompt engineering · Preferred
- Git · Preferred
- Python · Preferred
Other relevant skills
Identified from the job description. Confirm important requirements above.
- Large Language Models
- Fine-Tuning
- Prompt Engineering
- Retrieval-Augmented Generation
- Python
- PyTorch
- Machine Learning
- Deep Learning
- Artificial Intelligence
- Electronic Health Records
- Clinical Data Analysis
- Medical Coding Systems
- Git
- High-Performance Computing
- GPU Computing
- Research Collaboration
Job areas
- Science & Research
- Technology
- Healthcare
- Data & Analytics
- Software
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