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Stagiaire en IA et robotique / AI/ML/Robotics Developer Intern

Posted 11 Days Ago
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Hybrid
Montréal, QC, CAN
Internship
Hybrid
Montréal, QC, CAN
Internship
Graduate-level intern will research and prototype AI, machine-learning, and robotics approaches for autonomous heavy equipment in Vortex Studio. Responsibilities include integrating AI and robotics technologies, training and evaluating autonomous agents, using demonstrations and human feedback, developing sim-to-real workflows, building quantitative experiments, and documenting findings. The role focuses on embodied AI, realistic physics-based simulation, and autonomy for excavators, bulldozers, and wheel loaders.
The summary above was generated by AI

Stagiaire rémunéré·e en IA et robotique

Description de l’entreprise

Nous sommes l’entreprise à l’origine des simulateurs terrestres et maritimes les plus fiables du secteur.

CM Labs développe des solutions basées sur la simulation qui aident les clients à concevoir des équipements avancés et à former des opérateurs qualifiés. Grâce à sa plateforme Vortex Studio, CM Labs offre des capacités pour les simulateurs de formation, la répétition de mission, les jeux sérieux, le prototypage virtuel et les tests. Aujourd’hui, CM Labs est le principal fournisseur de solutions de formation par simulation dans les secteurs de la construction et des ports.

Avec plus de 1 000 simulateurs déployés dans 30 pays, notre présence est mondiale. Parmi nos clients figurent Honda, Hitachi, Liebherr, la NASA et Volvo.

Description du poste

Notre équipe de R-D logicielle recherche un·e stagiaire rémunéré·e de niveau maîtrise ou doctorat pour un mandat de 4 à 6 mois, afin d’explorer comment les techniques modernes d’intelligence artificielle et de robotique peuvent être appliquées aux équipements lourds autonomes à l’aide de Vortex Studio.

Le stage portera principalement sur des cas d’usage liés à l’autonomie d’équipements de terrassement, tels que les excavatrices, les bulldozers et les chargeuses sur roues. Le projet sera adapté au profil et aux intérêts de la personne retenue et pourrait notamment explorer les sujets suivants :

  • L’intégration de Vision-Language-Action (VLA) et d’autres approches fondées sur des modèles de fondation pour le contrôle d’équipements simulés.
  • Les flux de travail sim-to-real et real-to-sim, notamment l’utilisation de la simulation pour le développement, les tests et la validation de systèmes autonomes.
  • L’apprentissage par imitation et l’apprentissage interactif par imitation, en tirant parti des simulateurs de formation de CM Labs pour recueillir des démonstrations et intégrer la rétroaction humaine.
  • L’entraînement et l’évaluation d’agents autonomes dans des environnements réalistes basés sur la physique.
  • Les outils et flux de travail facilitant l’intégration de Vortex Studio dans les environnements modernes de robotique et d’IA incarnée.

L’objectif n’est pas d’imposer une seule direction de recherche, mais d’identifier et de prototyper des approches prometteuses où la simulation haute fidélité peut accélérer le développement et l’évaluation d’équipements lourds autonomes.

Ce stage offre l’occasion de travailler à l’intersection de la robotique, de l’apprentissage automatique, de la simulation et de l’ingénierie des équipements lourds. Vous travaillerez avec des développeurs expérimentés, des spécialistes de la simulation et des experts métier, tout en contribuant directement à l’évolution de la plateforme Vortex Studio.

Responsabilités

  • Explorer des cas d’usage liés à l’autonomie : Étudier et prototyper des approches d’IA ou de robotique pour le contrôle d’équipements lourds dans des environnements simulés réalistes.
  • Développer des intégrations et des expériences : Connecter des technologies pertinentes en apprentissage automatique, robotique ou IA incarnée à Vortex Studio et mettre en place l’infrastructure expérimentale nécessaire à leur évaluation.
  • Entraîner et évaluer des agents : Selon le projet, développer, adapter ou évaluer des agents autonomes à partir de démonstrations, d’apprentissage par renforcement, de modèles de fondation ou d’autres approches appropriées.
  • Exploiter l’expertise humaine : Explorer comment utiliser les démonstrations et la rétroaction d’opérateurs expérimentés, notamment à partir de données recueillies dans les simulateurs de formation de CM Labs.
  • Démontrer la valeur : Construire des prototypes et des évaluations quantitatives afin de déterminer où la simulation apporte le plus de valeur au développement de systèmes autonomes.
  • Documenter les résultats : Communiquer clairement les résultats expérimentaux, les limites techniques et les recommandations pour de futurs travaux de produit ou de recherche.

Qualifications

  • Formation de niveau maîtrise ou doctorat en apprentissage automatique, robotique, informatique ou dans un domaine technique connexe.
  • Solides compétences générales en développement logiciel, particulièrement en Python.
  • Capacité à investiguer de façon autonome des problèmes techniques et à transformer des idées de recherche en prototypes fonctionnels.
  • Intérêt pour la robotique, les systèmes autonomes, l’IA incarnée ou la simulation basée sur la physique.
  • Excellentes compétences en communication et en collaboration en anglais. Le français est un atout.

Atouts

  • Expérience avec PyTorch ou d’autres cadres d’apprentissage automatique.
  • Connaissance des modèles Vision-Language Models (VLM), Vision-Language-Action Models (VLA) ou d’autres modèles de fondation pour agents incarnés.
  • Expérience en apprentissage par imitation, apprentissage par renforcement ou apprentissage interactif à partir de rétroaction humaine.
  • Familiarité avec des outils de robotique ou des plateformes de simulation, telles que ROS, MuJoCo, Isaac Sim ou Gymnasium.
  • Expérience en sim-to-real, en apprentissage robotique ou en développement de véhicules ou d’équipements autonomes.
  • Familiarité avec les systèmes de simulation interactifs, notamment les boucles de contrôle, la gestion d’état, les capteurs et les environnements en temps réel.

 L'anglais est requis puisque le poste implique de travailler régulièrement avec des collègues de nos bureaux aux États-Unis et avec des partenaires et clients à l'international.

Paid Intern, AI and Robotics for Autonomous Heavy Equipment

Company Description

We are the company behind the most trusted land and sea simulators in the industry.

CM Labs builds simulation-based solutions that help clients design advanced equipment and train skilled operators. Through our Vortex Studio platform, we provide capabilities for training simulators, mission rehearsal, serious games, virtual prototyping, and testing. Today, CM Labs is the leading vendor of simulation-based training solutions in the construction and port industries.

With more than 1,000 simulators deployed across 30 countries, our reach is global. Our customers include Honda, Hitachi, Liebherr, NASA, and Volvo.

Job Description

Our Software R&D team is seeking a paid graduate-level intern for a 4- to 6-month term to explore how modern AI and robotics techniques can be applied to autonomous heavy equipment using Vortex Studio.

The internship will focus primarily on autonomy use cases for earthmoving equipment, such as excavators, bulldozers, and wheel loaders. The exact project will be adapted to the candidate’s background and interests and may explore topics such as:

  • Vision-Language-Action (VLA) integration and other foundation-model approaches for controlling simulated equipment.
  • Sim-to-real and real-to-sim workflows, including how simulation can support the development, testing, and validation of autonomous systems.
  • Imitation and interactive imitation learning, leveraging CM Labs’ operator training simulators to collect demonstrations and incorporate human feedback.
  • Training and evaluating autonomous agents in realistic, physics-based environments.
  • Tools and workflows that make Vortex Studio easier to integrate into modern robotics and embodied-AI development stacks.

The goal is not to prescribe a single research direction, but to identify and prototype promising approaches where high-fidelity simulation can accelerate the development and evaluation of autonomous heavy equipment.

This internship offers an opportunity to work at the intersection of robotics, machine learning, simulation, and heavy-equipment engineering. You will work alongside experienced software developers, simulation specialists, and domain experts while contributing directly to the evolution of the Vortex Studio platform.

Responsibilities

  • Explore autonomy use cases: Investigate and prototype AI or robotics approaches for operating heavy equipment in realistic simulated environments.
  • Build integrations and experiments: Connect relevant machine-learning, robotics, or embodied-AI technologies with Vortex Studio and develop the experimental infrastructure needed to evaluate them.
  • Train and evaluate agents: Depending on the project, develop, fine-tune, or evaluate autonomous agents using demonstrations, reinforcement learning, foundation models, or other appropriate approaches.
  • Leverage human expertise: Explore ways to use demonstrations and feedback from skilled operators, including data collected through CM Labs’ training simulators.
  • Demonstrate value: Build prototypes and quantitative evaluations that help determine where simulation can provide the most value for autonomy development.
  • Document findings: Clearly communicate experimental results, technical limitations, and recommendations for future product or research work.

Qualifications

  • Graduate-level background in machine learning, robotics, computer science, or a related technical field.
  • Strong general software engineering skills, particularly in Python.
  • Ability to independently investigate technical problems and turn research ideas into working prototypes.
  • Interest in robotics, autonomous systems, embodied AI, or physics-based simulation.
  • Strong communication and collaboration skills in English. French is an asset.

Assets

  • Experience with PyTorch or other machine-learning frameworks.
  • Exposure to Vision-Language Models (VLMs), Vision-Language-Action Models (VLAs), or other foundation models for embodied agents.
  • Experience with imitation learning, reinforcement learning, or interactive learning from human feedback.
  • Familiarity with robotics middleware or simulation platforms such as ROS, MuJoCo, Isaac Sim, or Gymnasium.
  • Experience with sim-to-real, robot learning, or autonomous vehicle or equipment development.
  • Familiarity with interactive simulation systems, including control loops, state management, sensors, and real-time environments.

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