Doctorat sur la cartographie prédictive du potentiel en gisements de type SMV à l'aide de l'IA - Programme des adjoints de recherche

Messages importants

Nous sommes aussi 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 envoyer un message à l’adresse indiquée ci-dessous sous la rubrique Personnes-ressources pour en faire la demande. Les renseignements reçus au sujet de mesures d’adaptation seront traités confidentiellement.

Mesures d’adaptation en matière d’évaluation

Tâches

L'intelligence artificielle, en particulier les méthodes d'apprentissage profond, permet d'intégrer des données géologiques, géophysiques et géochimiques afin de créer des modèles complets pour la cartographie de la prospectivité en minéraux critiques. Les modèles peuvent être entraînés à prédire la probabilité de trouver des gisements de sulfures massifs volcanogènes (SMV) riches minéraux critiques tels que le cuivre et le zinc dans les gisements de sulfures massifs volcanogènes (SMV).

La recherche proposée découle de la nécessité d'identifier efficacement les ressources minérales potentielles en minéraux critiques. Il existe près de 350 gisements de SMV connus et de nombreux indices sous-économiques au Canada et ils représentent une part importante de la production canadienne de certains minéraux critiques, notamment 27 % du Cu et 49 % du Zn .

La cartographie de la prospectivité géologique repose sur l'analyse de données géologiques, géophysiques et géochimiques. À mesure que le volume des données augmente, les modèles de données deviennent de plus en plus complexes. Par conséquent, les algorithmes d'apprentissage profond utilisant des transformations non linéaires hiérarchiques offrent une voie potentielle pour l'interprétation des données. L'intelligence artificielle, en particulier son sous-ensemble ‘apprentissage profond’, excelle dans la reconnaissance de modèles et de relations au sein de données complexes.

Dans le cadre de l’initiative Géosciences et données sur les minéraux critiques (GDMC) de la Commission géologique du Canada (CGC), le projet de recherche de la thèse de doctorat étudiera le développement de modèles prédictifs robustes utilisant des techniques d'apprentissage profond pour cartographier la prospectivité de divers types de gisements de SMV riches en minéraux critiques.

Le candidat au doctorat fera d'abord une compilation de toutes les données géologiques, structuralles, géochimiques et géophysiques pertinentes. Ensuite, il étudiera et appliquera des algorithmes d'apprentissage profond en utilisant python, Tensorflow, PyTorch et d'autres logiciels de programmation nécessaires. Avec le soutien de ses superviseurs et des chercheurs associés au projet, le candidat publiera ses résultats et interprétations dans des rapports publics et dans des revues scientifiques évaluées par les pairs et fera des présentations orales et/ou par affiches lors de conférences scientifiques, gouvernementales ou industrielles.

Milieu de travail

À Ressources naturelles Canada, un ministère du gouvernement fédéral, nous croyons fermement qu’il faut développer les compétences en leadership, favoriser le travail d’équipe, et appuyer la créativité et l’innovation. Nous savons que pour y arriver, il faut des personnes aux talents variés. C’est pourquoi nous recherchons des gens comme vous. En tant qu’employé de Ressources naturelles Canada, vous pourrez profiter de diverses possibilités d'emploi, d'une gamme de programmes de perfectionnement et d’une culture qui appuie l’apprentissage continu. Nous favorisons la conciliation travail-vie privée en offrant des modalités de travail souples.

Intention du processus

L'intention est de pourvoir un poste d'étudiant en vue de l'obtention du grade de doctorat en la cartographie prédictive du potentiel en gisements de type sulfures massifs volcanogènes (SMV) à l'aide de l'IA.

Postes à pourvoir : 1

Les renseignements que vous devez fournir

Votre curriculum vitae.

Une lettre d'accompagnement "Une lettre d'accompagnement (300 mots max.) indiquant les domaines de recherche dans lesquels vous possédez des connaissances et/ou de l'expérience."

Réponse à une question texte adressant ce qui suit :

• Veuillez indiquer lequel/lesquels :

Coordonnées de 2 références.

Afin que votre candidature soit retenue, votre demande doit clairement décrire comment vous répondez aux énoncés suivants (qualifications essentielles)

Études essentielles :
• Le/ la candidat(e) doit avoir obtenu une maitrise en géologie dans une discipline des sciences de la Terre d’une université canadienne ou étrangère.

Équivalence des diplômes

Les énoncés suivants seront utilisés / évalués à une date subséquente (essentiels à l'emploi)

Anglais ou Français

Renseignements sur les exigences linguistiques

Expérience essentielle :
• Le/la candidat(e) doit posséder une expérience solide en programmation et/ou en utilisation des méthodes d’IA.
• Le/ la candidat(e) doit démontrer son/sa motivation à poursuivre des études supérieures.

Dans le cadre du recrutement étudiant à la fonction publique fédérale, l'expérience/connaissances peut être acquise par les études, l'expérience de travail oules activités bénévoles.

Connaissances essentielles :
• Connaissances des disciplines fondamentales des sciences de la Terre.
• Connaissance et expérience pertinente de la programmation avec Python et en l'apprentissage automatique.
•Connaissance et expérience pertinente pour l'acquisition et l'analyse de données géologiques dans un environnement de système d'information géographique (SIG).

Aptitudes et capacités essentielles :
• Aptitude à travailler dans un laboratoire de recherche.
• Aptitude à travailler seul et en équipe.
• Aptitude à communiquer efficacement au sein de son équipe et avec les partenaires industriels, académiques et gouvernementaux.
• Capacité de communiquer efficacement ses résultats avec le public.

Qualités personnelles essentielles :
• Motivation et dynamisme
• Autonomie et proactivité
• Intégrité et professionnalisme

Les énoncés suivants pourraient être utilisés / évalués à une date subséquente (pourraient être nécessaires à l'emploi)

La sélection pourrait se limiter aux membres des groupes d'équité en emploi suivants : les autochtones, les personnes handicapées, les minorités visibles, les femmes

Renseignements sur l'équité en matière d'emploi

Conditions d'emploi

• Autorisation sécuritaire Cote de fiabilité - NOTA : Chaque étudiant embauché dans le cadre du Programme des adjoints de recherche (PAR) doit satisfaire aux exigences du poste en matière de sécurité comme condition d'emploi.
Par conséquent, l'organisation d'embauche demandera à l'étudiant de remplir des documents portant sur la sécurité.
• L'étudiant devra être accepté au programme de doctorat à l' Institut national de la recherche scientifique (INRS; Québec, Québec) et inscrit au trimestre de printemps 2024.

Autres renseignements

La fonction publique du Canada s’est engagée à se doter d’un effectif compétent qui reflète la diversité de la population canadienne qu’elle dessert. Nous favorisons l’équité en matière d’emploi et vous encourageons à indiquer dans votre demande d’emploi si vous appartenez à un des groupes désignés.

Renseignements sur l’équité en matière d’emploi

Nous remercions les candidat(e)s de leur intérêt pour notre ou nos postes. Nous communiquerons seulement avec les personnes choisies pour la prochaine étape du présent processus de sélection.

Pour plus d'informations sur le Programme d'affiliation à la recherche (PAR), veuillez consulter le site suivant
https://www.canada.ca/fr/commission-fonction-publique/emplois/services/recrutement/etudiants/programme-adjoints-recherche.html

La réussite d'une affectation dans le cadre du PAR et de votre programme d'études peut mener à un poste temporaire ou permanent dans la fonction publique fédérale pour lequel vous répondez aux critères de mérite et aux conditions d'emploi.

Nous avons l'intention de communiquer avec les candidats par courrier électronique. Les candidats qui s'inscrivent à ce processus de sélection doivent inclure dans leur candidature une adresse électronique valide et s'assurer que cette adresse est fonctionnelle à tout moment et accepte les messages d'utilisateurs inconnus (certains systèmes de messagerie bloquent ce type de courriel).

Un examen écrit pourrait être administré.
Une entrevue pourrait être faite.
Une vérification des références pourrait être demandée.

Vous devez fournir la preuve de vos titres d'études et une liste de cours peuvent être exigés.

Les candidats possédant des titres de compétences étrangers doivent fournir une preuve d'équivalence canadienne. Pour de plus amples renseignements, consultez le Centre d'information canadien sur les diplômes internationaux à l'adresse http://www.cicic.ca/.

Les personnes ont le droit de participer au processus de nomination dans la langue officielle de leur choix. Les candidats sont priés d'indiquer la langue officielle de leur choix dans leur demande.

Vous devez indiquer sur votre demande si vous avez besoin d'une aide technique pour les tests ou d'une méthode alternative d'évaluation.

Les candidats de l'extérieur de la fonction publique peuvent être tenus de payer les frais de déplacement et de réinstallation associés à ce processus de sélection.

Préférence

Nous remercions d'avance ceux et celles qui auront soumis une demande d'emploi, mais nous ne contacterons que les personnes choisies pour la prochaine étape de sélection.