Modèles d’apprentissage profond pour l’automatisation des flux de travail gouvernementaux - QC-867 / Deep learning models for government workflows automation - QC-867
Genre de projet: InnovationDiscipline(s) souhaitée(s): Informatique, Sciences mathématiques, Mathématiques, Design, Sciences sociales et humaines
Entreprise: SimpleGov.ai
Durée du projet: 4 à 6 mois
Date souhaitée de début: Dès que possible
Langue exigée: Bilingue
Emplacement(s): Montreal, QC, Canada
Nombre de postes: 2
Niveau de scolarité désiré: CollègeÉtudes de premier cycle/baccalauréatMaîtriseDoctoratRecherche postdoctoraleNouvelle diplômée/nouveau diplômé
Ouvert aux candidatures de personnes inscrites à un établissement à l’extérieur du Canada: No
Au sujet de l’entreprise:
SimpleGov est une entreprise technologique canadienne qui s’efforce de réduire les obstacles à l’entrée pour les entreprises qui vendent leurs produits ou services au gouvernement. Nous souhaitons favoriser l’innovation et la concurrence dans ce secteur qui représente 12 % du PIB de notre pays, mais qui reste sous-exploité, afin d’augmenter l’offre disponible pour répondre à la demande financée par nos impôts et maximiser la valeur des fonds publics. Notre objectif principal est de rendre les marchés publics plus efficaces, plus transparents et plus accessibles grâce à de meilleures solutions technologiques.
SimpleGov is a Canadian technology company focused on reducing the barriers to entry for businesses selling to the government. We aim to foster greater innovation and competition in this dormant 12% portion of our country’s GDP, thereby increasing the supply available to our tax-dollars’ demand and maximizing the value of public funds. Our North Star is making government procurement more efficient, transparent, and accessible through better technological solutions.
Veuillez décrire le projet.:
Innovation à développer : Ce projet se concentre sur l’innovation en matière de processus et de produits en développant un service novateur de
mise en relation d’entreprises et de rédaction de propositions, basé sur l’intelligence artificielle. Ce défi n’est devenu techniquement réalisable qu’avec l’avènement des grands modèles de langage (GML). L’innovation spécifique réside dans la création et la validation d’un algorithme de jumelage alimenté par un GML afin de permettre aux entreprises appropriées d’accéder des occasions gouvernementales ouvertes très spécifiques, agrégées à partir de diverses plateformes.
Tâches principales et méthodologie : La personne candidate se concentrera sur le développement et l’amélioration du modèle de prestation de services, principalement à travers les tâches suivantes :
1. Structuration des données : Concevoir et mettre en œuvre une taxonomie de base de données structurée afin d’agréger et de normaliser les données ouvertes sur les occasions provenant de diverses plateformes gouvernementales.
2. Réglage et perfectionnement du GML : Appliquez des techniques avancées de message-guide et de perfectionnement à un GML afin d’optimiser l’algorithme de jumelage, en mettant l’accent sur la précision, la rapidité et l’identification des correspondances non évidentes entre les capacités des fournisseurs et les exigences des appels d’offres.
3. Validation de l’efficacité : Développer une méthodologie pour mesurer le gain d’efficacité (gain de temps, taux de conformité) des
propositions rédigées par l’IA par rapport aux méthodes manuelles.
4. Stratégie de PI : Rechercher et recommander une stratégie formelle de protection de la propriété intellectuelle (PI) pour l’algorithme de jumelage et l’innovation des processus qui en résultent.
La technique principale sera le prototypage basé sur le GML, combiné à une analyse commerciale qualitative afin de garantir que la solution technique apporte une valeur commerciale tangible et un modèle de service évolutif.
Innovation to be Developed: This project focuses on process and product innovation by developing a novel, AI-driven
business-matching and proposal-drafting service. This challenge has only become technically feasible with the rise of Large Language Models (LLMs). The specific innovation is the creation and validation of an LLM-powered matching algorithm to intelligently connect suitable businesses with highly specific open government opportunities aggregated from various platforms.
Main Tasks and Methodology: The candidate will focus on the development/improvement of the service delivery model, primarily via the following tasks:
1. Data Structuring: Design and implement a structured database taxonomy to aggregate and standardize open opportunity data from diverse government platforms.
2. LLM Tuning & Training: Apply advanced prompting and fine-tuning techniques to an LLM to optimize the matching algorithm, focusing on precision, speed, and identifying non-obvious fits between vendor capabilities and bid requirements.
3. Efficiency Validation: Develop a methodology to measure the efficiency gain (time saved, compliance rate) of the
AI-drafted proposals compared to manual methods.
4. IP Strategy: Research and recommend a formal Intellectual Property (IP) protection strategy for the resulting matching algorithm and process innovation.
The primary technique will be LLM-based prototyping combined with qualitative business analysis to ensure the technical solution delivers tangible business value and a scalable service model.
Expertise ou compétences exigées:
Ingéniosité sans faille, Polyvalence
Expertise en logiciels (nécessaire)
