Programmes d’IA pour les étudiantes et étudiants

À mesure que nous poursuivons notre croissance, nous élargissons nos parcours destinés aux talents en début de carrière grâce à des programmes de stages spécialisés en intelligence artificielle et en science des données, à des occasions de rotation pour les nouveaux diplômés, ainsi qu’à des partenariats de recherche qui soutiennent les études avancées, y compris aux niveaux de la maîtrise et du doctorat.
 
Stages et programmes coopératifs
Nos stages et postes coopératifs sont des occasions rémunérées à temps plein où vous travaillez sur de véritables projets, et non sur des simulations, avec un impact clair et concret. Vous bénéficierez de coaching et de mentorat de la part de leaders, d’ingénieurs et de scientifiques des données, tout en acquérant une expérience pratique avec l’écosystème technologique mondial de Manuvie et ses outils. Vous ferez également partie d’une communauté de jeunes professionnels dynamique, avec des activités, des ateliers et des occasions de réseautage. Beaucoup d’étudiantes et étudiants utilisent ces expériences comme tremplin vers notre programme pour nouveaux diplômés GRO.
 
Stages pratiques à la maîtrise et recherche appliquée
Nous collaborons avec des universités de premier plan pour offrir des stages pratiques structurés aux étudiantes et étudiants à la maîtrise en science des données, apprentissage automatique et domaines connexes. Ces stages vous permettent de résoudre des défis réels de l’industrie, de créer des résultats concrets pour votre portfolio et de contribuer à des travaux de recherche générant une valeur d’affaires mesurable. Les stagiaires sont pleinement intégrés à nos équipes et ont accès à un réseau de mentorat, d’outils et de ressources d’apprentissage tout au long de leur parcours.
 
Engagements au doctorat et recherche avancée
Manuvie collabore avec des programmes d’études supérieures et des institutions de recherche afin de soutenir les travaux au doctorat dans des domaines tels que l’apprentissage automatique, l’apprentissage par renforcement, l’IA explicable, l’IA responsable, la modélisation financière et l’optimisation. Les étudiantes et étudiants au doctorat peuvent contribuer par le biais de recherches appliquées, d’explorations axées sur les données ou de projets de type consultation alignés sur nos priorités stratégiques. Ces travaux nous aident à approfondir notre compréhension des technologies émergentes et à développer des capacités d’IA scalables à l’échelle de l’entreprise.