Data / ML Internship

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

at CM Labs Simulations

📍 Location Montreal, Quebec
📋 Details Intern · 4mo
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About the Role

Prototype AI/robotics integrations for autonomous systems

About CM Labs Simulations

Leading simulator platform for heavy equipment training

Full Description

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 dĂ©veloppe des solutions basĂ©es sur la simulation qui aident les clients Ă  concevoir des Ă©quipements avancĂ©s et Ă  former des opĂ©rateurs qualifiĂ©s. GrĂące Ă  sa plateforme Vortex Studio, CM Labs offre des capacitĂ©s pour les simulateurs de formation, la rĂ©pĂ©tition de mission, les jeux sĂ©rieux, 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 Ă©quipe de R-D logicielle recherche un·e stagiaire rĂ©munĂ©ré·e de niveau maĂźtrise ou doctorat pour un mandat de 4 Ă  6 mois, afin d’explorer comment les techniques modernes d’intelligence artificielle et de robotique peuvent ĂȘtre appliquĂ©es aux Ă©quipements lourds autonomes Ă  l’aide de Vortex Studio.

Le Stage Portera Principalement Sur Des Cas D’usage LiĂ©s Ă  L’autonomie D’équipements De Terrassement, Tels Que Les Excavatrices, Les Bulldozers Et Les Chargeuses Sur Roues. Le Projet Sera AdaptĂ© Au Profil Et Aux IntĂ©rĂȘts De La Personne Retenue Et Pourrait Notamment Explorer Les Sujets Suivants :

  • L’intĂ©gration de Vision-Language-Action (VLA) et d’autres approches fondĂ©es sur des modĂšles de fondation pour le contrĂŽle d’équipements simulĂ©s.
  • Les flux de travail sim-to-real et real-to-sim, notamment l’utilisation de la simulation pour le dĂ©veloppement, les tests et la validation de systĂšmes autonomes.
  • L’apprentissage par imitation et l’apprentissage interactif par imitation, en tirant parti des simulateurs de formation de CM Labs pour recueillir des dĂ©monstrations et intĂ©grer la rĂ©troaction humaine.
  • L’entraĂźnement et l’évaluation d’agents autonomes dans des environnements rĂ©alistes basĂ©s sur la physique.
  • Les outils et flux de travail facilitant l’intĂ©gration de Vortex Studio dans les environnements modernes de robotique et d’IA incarnĂ©e.

L’objectif n’est pas d’imposer une seule direction de recherche, mais d’identifier et de prototyper des approches prometteuses oĂč la simulation haute fidĂ©litĂ© peut accĂ©lĂ©rer le dĂ©veloppement et l’évaluation d’équipements lourds autonomes.

Ce stage offre l’occasion de travailler Ă  l’intersection de la robotique, de l’apprentissage automatique, de la simulation et de l’ingĂ©nierie des Ă©quipements lourds. Vous travaillerez avec des dĂ©veloppeurs expĂ©rimentĂ©s, des spĂ©cialistes de la simulation et des experts mĂ©tier, tout en contribuant directement Ă  l’évolution de la plateforme Vortex Studio.

Responsabilités

  • Explorer des cas d’usage liĂ©s Ă  l’autonomie : Étudier et prototyper des approches d’IA ou de robotique pour le contrĂŽle d’équipements lourds dans des environnements simulĂ©s rĂ©alistes.
  • DĂ©velopper des intĂ©grations et des expĂ©riences : Connecter des technologies pertinentes en apprentissage automatique, robotique ou IA incarnĂ©e Ă  Vortex Studio et mettre en place l’infrastructure expĂ©rimentale nĂ©cessaire Ă  leur Ă©valuation.
  • EntraĂźner et Ă©valuer des agents : Selon le projet, dĂ©velopper, adapter ou Ă©valuer des agents autonomes Ă  partir de dĂ©monstrations, d’apprentissage par renforcement, de modĂšles de fondation ou d’autres approches appropriĂ©es.
  • Exploiter l’expertise humaine : Explorer comment utiliser les dĂ©monstrations et la rĂ©troaction d’opĂ©rateurs expĂ©rimentĂ©s, notamment Ă  partir de donnĂ©es recueillies dans les simulateurs de formation de CM Labs.
  • DĂ©montrer la valeur : Construire des prototypes et des Ă©valuations quantitatives afin de dĂ©terminer oĂč la simulation apporte le plus de valeur au dĂ©veloppement de systĂšmes autonomes.
  • Documenter les rĂ©sultats : Communiquer clairement les rĂ©sultats expĂ©rimentaux, les limites techniques et les recommandations pour de futurs travaux de produit ou de recherche.

Qualifications

  • Formation de niveau maĂźtrise ou doctorat en apprentissage automatique, robotique, informatique ou dans un domaine technique connexe.
  • Solides compĂ©tences gĂ©nĂ©rales en dĂ©veloppement logiciel, particuliĂšrement en Python.
  • CapacitĂ© Ă  investiguer de façon autonome des problĂšmes techniques et Ă  transformer des idĂ©es de recherche en prototypes fonctionnels.
  • IntĂ©rĂȘt pour la robotique, les systĂšmes autonomes, l’IA incarnĂ©e ou la simulation basĂ©e sur la physique.
  • Excellentes compĂ©tences en communication et en collaboration en anglais. Le français est un atout.

Atouts

  • ExpĂ©rience avec PyTorch ou d’autres cadres d’apprentissage automatique.
  • Connaissance des modĂšles Vision-Language Models (VLM), Vision-Language-Action Models (VLA) ou d’autres modĂšles de fondation pour agents incarnĂ©s.
  • ExpĂ©rience en apprentissage par imitation, apprentissage par renforcement ou apprentissage interactif Ă  partir de rĂ©troaction humaine.
  • FamiliaritĂ© avec des outils de robotique ou des plateformes de simulation, telles que ROS, MuJoCo, Isaac Sim ou Gymnasium.
  • ExpĂ©rience en sim-to-real, en apprentissage robotique ou en dĂ©veloppement de vĂ©hicules ou d’équipements autonomes.
  • FamiliaritĂ© avec les systĂšmes de simulation interactifs, notamment les boucles de contrĂŽle, la gestion d’état, les capteurs et les environnements en temps rĂ©el.

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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