Compensation Pay Range:

Summary:

Please send your resume with a cover letter to Stephanie Laing at [email protected] with the position title in the subject line. Although we appreciate the interest of all candidates, only candidates invited for interviews will be contacted. No phone calls please.

JOB DESCRIPTION

Posting # - RI-26-005

Posting Period - January 22 to February 5, 2026

POSITION: Postdoctoral Fellow

AI Data Science/Engineering

New Position

TERM: Full-time (FTE 1.0) – 18-month contract

SALARY: $65,000.00 per annum, plus benefits

REPORTS TO: Principal Investigator, Dr. Christine Armour

AI Data Scientist, Dr. Kevin Dick

Children’s Hospital of Eastern Ontario Research Institute Inc. (“CHEO RI”) is the research arm of the Children’s Hospital of Eastern Ontario – Ottawa Children’s Treatment Centre (“CHEO”) and an affiliated institute of the University of Ottawa. We acknowledge that Ottawa is built on un-ceded Algonquin Anishinabek territory. The Algonquin Anishinabek Nation have lived on this territory for millennia and we honour them and this land. Their culture and presence have nurtured and continue to nurture this land. CHEO RI also honours all First Nations, Inuit and Métis peoples and their valuable past and present contributions to this land. CHEO is a beloved institution and workplace that is widely recognized for being an anchor in our community. CHEO RI works to create new knowledge and evidence to support CHEO in its provision of world-class care for our children. Our mission at CHEO RI is to connect exceptional talent and technology in pursuit of life-changing research for every child, youth and family in our community and beyond.

CHEO RI has an immediate requirement for a Postdoctoral Fellow in AI Data Science/Engineering.

We are seeking a Postdoctoral Fellow with a background in data science to lead the establishment of a machine learning and data science project at Better Outcomes Registry & Network (BORN) Ontario and Prenatal Screening Ontario (PSO). We are looking for a high-energy self-starter with experience and passion for large-scale data analysis who enjoys working in fast-paced environments and loves making an impact. This is an exciting opportunity to leverage BORN’s considerable data assets and PSO’s clinical networks to improve care and health outcomes for pregnant individuals and children across Ontario through cutting-edge research.

RESPONSIBILITIES

Reporting to the Principal Investigator, Dr. Christine Armour, with co-supervision by AI Data Scientist, Dr. Kevin Dick, the Postdoctoral Fellow will:

Technical

• Design and implement an appropriate data science and machine learning framework to support the goals of the project(s).
• Lead the development and deployment of appropriate data science pipelines and ML models (including Transformer-based models such as BERT) to derive outcomes and obtain value from the data.

• Train, internally validate and update systems and models as necessary within a high-performance computing environment.
• Perform statistical analysis, hyperparameter tuning, and reporting of model results to inform further model training. Summarize model performance on held-out test data and describe model generalizability.
• Demonstrate specialized machine learning skills and standardized data science techniques (e.g., regression, classification, pre-training, masked-language modeling (MLM), feature importance, model explainability, experiment logging, monitoring model drift).
• Work with a team to identify and acquire new data sources and provide input into data transformation rules required to prepare data for advanced analytics use cases.

Leadership

• Provide domain leadership and build relevant understanding with departmental leadership and project stakeholders.  Act as both a champion for ML and data science, as well as a leader in translating technology output based on desired business goals.
• Deliver insight presentations, communicating technical material and growing others’ technical understanding. 
• Support the innovation objectives of the organization by proactively identifying and championing projects that solve complex problems through the application of data science techniques.
• Act as a consultant on machine learning topics.  Recommend to management data science best practices.

QUALIFICATIONS, SKILL AND ABILITIES

• PhD in computer science, electrical engineering, data science, or equivalent, with a concentration in data science and machine learning. (Required)                                                                                                            
• Supporting degree/education in biomedical science (e.g., biology/biochemistry, biostatistics, bioinformatics). (Preferred)
• 2+ years’ working experience in computational biology, bioinformatics, or machine learning in pharma, biotech or academic biomedical settings. (Preferred)                                                                                           
• Deep understanding of data structures, data modeling, computational complexity, and software architecture. (Required)
• Outstanding analytical and problem-solving skills. (Required)
• Knowledge of quantitative techniques (normalization, standardization, applied statistics) for clinical results. (Preferred)
• Experience with statistical data analysis and software design of automated routines for analysis of computational results with subsequent reporting of clinical results. (Required)
• Experience developing, training, and deploying Transformer-based machine learning models. (Required)
• Experience with multiple data modalities including text (natural language processing), images, time-series data, waveform, and/or integration of multiple modalities of data within machine learning models (i.e., multi-modal models). (Preferred)
• Ability to define and develop data analysis strategies under minimal supervision with high degree of scientific competence and organizational attention to detail. (Required)
• Concise communication of scientific concepts, data analysis, interpretation, and reporting. (Required)
• Excellent communication skills, verbal and written, with a strong ability to prioritize and communicate to technical and non-technical audiences alike. (Required)

WORKING CONDITIONS

• Flexibility to work in a hybrid work model that would include both remote work and occasional on-site work.
• Able to be flexible with working hours to meet deadlines with minimal supervision.
• Able to multi-task in a dynamic research environment.
• Able to take guided initiative and to work independently in an organized fashion.
• Able to be creative, challenge and demonstrate initiative to generate improvements.

OTHER REQUIREMENTS

• Eligible to work in Canada;
• Resident of Ontario or Québec;
• Compliance with CHEO RI’s Universal COVID-19 Vaccination Policy; and
• Police Record Check.

TO APPLY

Please send a complete CV and cover letter to Stefanie Laing: [email protected].

The CHEO Research Institute values diversity and is an equal opportunity employer who value diverse perspectives and support people to be their authentic selves. We are committed to providing an inclusive and barrier-free work environment, starting with the hiring process and welcome interest from all qualified applicants. Should an applicant require any accommodations during the application process, as per the Accessibility for Ontarians with Disabilities Act, please notify Human Resources at [email protected].

The CHEO Research Institute seeks to increase equity, diversity and inclusion in all of its activities, including research, education and career development, patient, family and donor partnerships. We value diverse and non-traditional career paths and perspectives, and value skills such as resilience, collaboration, and relationship-building. We welcome applications from members of racialized minorities, Indigenous peoples, persons with disabilities, persons of minority sexual orientations and gender identities, and others with the skills and knowledge to productively engage with diverse communities.

For this position, CHEO Research Institute may use artificial intelligence during the selection and recruitment process.

Worksite, unless otherwise indicated, will be 401 Smyth Road, Ottawa, ON. Applications will only be considered from those that are eligible to work in Canada. We thank all applicants for their interest, however, only those invited for an interview will be contacted.

CHEO Research Institute Inc. – Human Resources Department

[email protected]

401 Smyth Road

Ottawa (Ontario) K1H 8L1, CANADA

DESCRIPTION DE POSTE

Numéro d’affichage – RI-26-005

Période d’affichage – 22 janvier au 5 février, 2026

POSTE: Détentrice ou détenteur d’une bourse d’études postdoctorales

Science/ingénierie des données de l’IA

Nouveau poste

DURÉE: Temps plein (1,0 ETP) – contrat de 18 mois

SALAIRE: 65 000,00 $ par année, plus les avantages sociaux

POSTE RELEVANT DE: Dre Christine Armour, chercheuse principale

Kevin Dick, scientifique des données de l’IA

L’Institut de recherche du Centre hospitalier pour enfants de l’est de l’Ontario (« IR du CHEO ») est l’organisme de recherche du Centre de traitement pour enfants du Centre hospitalier pour enfants de l’est de l’Ontario situé à Ottawa (« CHEO ») et un institut affilié de l’Université d’Ottawa. Nous reconnaissons qu’Ottawa est bâtie sur un territoire non cédé du peuple anichinabé algonquin. Les membres de cette Nation vivent sur ce territoire depuis des millénaires. Nous leur rendons hommage, ainsi qu’à ce territoire. Leur culture et leur présence ont enrichi le territoire et continuent de l’enrichir. L’IR du CHEO rend également hommage à l’ensemble des Premières Nations, des Inuit et des Métis, de même qu’à leurs précieuses contributions, passées et présentes, à ce territoire. Le CHEO est un établissement et un milieu de travail que nous chérissons et qui est largement reconnu comme une source de soutien dans notre collectivité. L’IR du CHEO vise à créer de nouvelles connaissances et de nouvelles données probantes pour appuyer le CHEO dans la prestation de soins de calibre mondial à nos enfants. Notre mission, à l’IR du CHEO, est de réunir des talents exceptionnels et des technologies dans la poursuite de recherches qui ont une incidence sur la vie de chaque enfant, adolescent et famille de notre communauté et ailleurs.

L’IR du CHEO a immédiatement besoin d’une ou d’un titulaire de bourse d’études postdoctorales en science/ingénierie des données de l’IA.

Nous sommes à la recherche d’une ou d’un titulaire de bourse d’études postdoctorales ayant de l’expérience en science des données pour avec Le Registre et Réseau des Bons Résultats dès la naissance (BORN) et Dépistage Prénatal Ontario (PSO). Nous sommes à la recherche d’une personne entreprenante qui a de l’expérience et de la passion pour l’analyse de données à grande échelle, qui prend plaisir à travailler dans des milieux dynamiques et à changer la donne. Il s’agit d’une occasion passionnante pour tirer parti des importantes ressources de données de BORN et des réseaux cliniques de PSO pour améliorer les soins et les résultats en matière de santé pour les femmes enceintes et les enfants à travers l'Ontario grâce des recherches de pointe

RESPONSABILITÉS

Relevant de la chercheuse principale, la Dre Christine Armour, et sous la supervision conjointe de Kevin Dick, scientifique des données de l’IA, la ou le titulaire de bourse d’études postdoctorales devra exercer les responsabilités suivantes :

Techniques

• Concevoir et mettre en œuvre un cadre approprié de science des données et d’apprentissage machine pour appuyer les objectifs du ou des projets.
• Diriger l’élaboration et le déploiement de pipelines appropriés en science des données et de modèles d’apprentissage machine (y compris les modèles fondés sur les transformateurs comme BERT) pour tirer des résultats et de la valeur des données.

• Entraîner, valider à l’interne et mettre à jour les systèmes et les modèles au besoin dans un environnement informatique performant.
• Effectuer une analyse statistique, un réglage des hyperparamètres et produire des rapports sur les résultats du modèle afin d’éclairer l’entraînement du modèle. Résumer le rendement du modèle à partir des données d’essai et décrire la généralisabilité du modèle.
• Compétences démontrées spécialisées en apprentissage machine et dans les techniques normalisées de science des données (p. ex. régression, classification, entraînement préalable, modélisation du langage masqué (MLM), importance des caractéristiques, explication des modèles, diagraphie expérimentale, surveillance de la dérive des modèles).
• Travailler avec une équipe pour cerner et acquérir de nouvelles sources de données et contribuer aux règles de transformation des données nécessaires à leur préparation en vue de cas d’utilisation en analyse avancée.

Direction

• Assurer le leadership dans le domaine et favoriser une compréhension pertinente pour la direction du service et les parties prenantes du projet. Agir à la fois comme champion de l’apprentissage machine et de la science des données, ainsi que comme chef de file dans la traduction des résultats technologiques en fonction des objectifs opérationnels souhaités.
• Présenter des exposés instructifs qui permettent la communication de matériel technique et l’amélioration de la compréhension technique des autres.
• Soutenir les objectifs d’innovation de l’organisme en repérant et en défendant de façon proactive les projets qui résolvent des problèmes complexes par l’application des techniques de la science des données.
• Agir à titre de conseiller sur des sujets liés à l’apprentissage machine. Recommander à la direction des pratiques exemplaires en science des données.

QUALIFICATIONS, COMPÉTENCES ET CAPACITÉS

• Doctorat en informatique, génie électrique, science des données ou l’équivalent, avec une concentration en science des données et apprentissage machine. (essentiel)                                                                 
• Diplôme ou études en sciences biomédicales (p. ex. biologie/biochimie, biostatistique, bio-informatique). (souhaitable)
• Au moins 2 ans d’expérience de travail en informatique biologique, bio-informatique ou apprentissage machine dans des contextes pharmaceutiques, biotechnologiques ou biomédicaux universitaires. (souhaitable)                                                                                                        
• Excellente compréhension des structures, de la modélisation de données, de la complexité algorithmique et de l’architecture logicielle. (essentiel)
• Compétences exceptionnelles en analyse et en résolution de problèmes. (essentiel)                                                                                        
• Connaissance des techniques quantitatives (normalisation, statistiques appliquées) pour les résultats cliniques. (souhaitable)
• Expérience de l’analyse des données statistiques et de la conception logicielle de routines automatisées pour l’analyse des résultats de calcul et les rapports subséquents des résultats cliniques. (essentiel)
• Expérience de l’élaboration, de l’entraînement et du déploiement de modèles d’apprentissage machine par transformateur. (essentiel)
• Expérience de plusieurs modalités de données, y compris le texte (traitement du langage naturel), les images, les données en série chronologique, l’oscillogramme et/ou l’intégration de plusieurs modalités de données dans des modèles d’apprentissage machine (c.-à-d. modèles multimodaux). (souhaitable)
• Capacité de définir et d’élaborer des stratégies d’analyse des données sous                  supervision minimale avec un haut degré de compétence scientifique et un souci du détail organisationnel. (essentiel)
• Communication concise des concepts scientifiques, de l’analyse des données, de l’interprétation et des rapports. (essentiel)
• Excellentes compétences de communication, tant à l’oral qu’à l’écrit, et forte capacité à établir des priorités et à communiquer avec des assistances techniques et non techniques. (essentiel)

CONDITIONS DE TRAVAIL

• Possibilité de travailler en mode hybride (combinaison de télétravail et de travail sur place occasionnel).
• Capacité à faire preuve de souplesse en ce qui concerne les heures de travail afin de respecter les échéances avec un minimum de supervision.
• Capacité à mener plusieurs tâches de front dans un environnement de recherche dynamique.
• Capacité à prendre des initiatives guidées et à travailler indépendamment de façon organisée.
• Capacité de faire preuve de créativité et d’initiative ainsi que de relever des défis pour générer des améliorations.

AUTRES EXIGENCES

• Autorisation de travailler au Canada
• Respect de la politique universelle de vaccination contre la COVID‑19 de l’IR du CHEO
• Vérification du casier judiciaire

POUR POSTULER

Veuillez envoyer un CV complet et une lettre de présentation à Stephanie Laing, à l’adresse [email protected].

L’IR du CHEO valorise la diversité et est un employeur qui souscrit au principe de l’égalité d’accès, qui prise les divers points de vue et qui aide les gens à être eux-mêmes. Nous avons pris l’engagement de fournir un environnement de travail inclusif et sans obstacle, en commençant par le processus d’embauche, et nous accueillons favorablement les demandes provenant de l’ensemble des candidates et candidats qualifiés. Conformément à la Loi sur l’accessibilité pour les personnes handicapées de l’Ontario, les candidates et candidats qui ont besoin de mesures d’adaptation durant le processus de demande d’emploi peuvent envoyer un courriel à ce sujet aux Ressources humaines à l’adresse [email protected].

L’IR du CHEO cherche à accroître l’équité, la diversité et l’inclusion dans toutes ses activités, notamment la recherche, l’éducation et l’avancement professionnel, les partenariats avec les patientes et patients, les familles et les donateurs. Nous accordons de l’importance aux perspectives et aux cheminements de carrière diversifiés et non traditionnels, et aux compétences comme la résilience, la collaboration et l’établissement de relations. Nous accueillons favorablement les demandes de membres de minorités racisées, d’Autochtones, de personnes vivant avec un handicap, de personnes ayant des orientations sexuelles et des identités de genre minoritaires, ainsi que d’autres personnes possédant les compétences et les connaissances nécessaires pour collaborer de façon productive auprès de diverses communautés.

Pour ce poste, l’IR du CHEO pourrait utiliser l’intelligence artificielle dans son processus de recrutement et de sélection.

Site de travail, sauf indication contraire, sera 401 route Smyth, Ottawa, ON, K1H 8L1. Seules les candidatures des personnes autorisées à travailler au Canada seront prises en considération. Nous remercions l’ensemble des candidates et candidats de leur intérêt; cependant, nous ne communiquerons qu’avec les personnes qui seront convoquées à une entrevue.

Institut de recherche du CHEO - Service des ressources humaines

[email protected]

401, chemin Smyth

Ottawa (Ontario) K1H 8L1, CANADA