En un coup d'œil
- Missions: Rejoindre une équipe de recherche pour faire avancer l'IA générative et publier des résultats innovants.
- Entreprise: Meta, leader en technologie avec une culture collaborative et innovante.
- Avantages: Accès à des technologies de pointe, ressources et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Travaillez dans un environnement dynamique avec une équipe interdisciplinaire et des possibilités de croissance.
- Pourquoi ce job: Impactez des milliards d'utilisateurs grâce à des recherches de pointe et des projets passionnants.
- Qualifications: Doctorat en informatique ou domaine similaire et publications dans des conférences AI reconnues.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Meta is seeking Research Scientists to join its Generative AI (Gen AI) organization, focused on making significant advances in AI.
We work on the flagship Llama language models and publish state-of-the-art research in Machine Learning.
We are currently seeking talented researchers with experience in Language Research to join our EMEA sites and work with us on extending the capabilities of large foundation models.
Researchers will drive impact by: (1) open sourcing high quality code and reproducible results for the community, and (2) bringing the latest research to Facebook products for connecting billions of users, (3) pushing for state-of-the-art research and publishing papers and technical reports.
The chosen candidate(s) will work with a diverse and highly interdisciplinary team of scientists, engineers, and cross-functional partners, and will have access to cutting edge technology, resources, and research facilities.
- AI Research Scientist, Language - Generative AI Responsibilities
- Work towards long-term ambitious research goals, while identifying intermediate milestones.
- Influence progress of relevant research communities by producing publications, technical reports, and open source code.
- Contribute research that can be applied to Meta product development.
- Lead and collaborate on research projects within a globally based team.
- Minimum Qualifications
- Ph D degree in Computer Science, Mathematics, or similar quantitative field.
- First-author publications at peer-reviewed AI conferences (e. g. ACL, EMNLP, Neur IPS, ICML, ICLR).
- Experience in training, fine-tuning, and/or experimenting with foundation models beyond black-box use.
- Familiarity with one or more deep learning frameworks (e. g. pytorch, tensorflow, …)
- Ability to communicate complex research both in writing and orally for public audiences of peers.
- Knowledge in a programming language.
- Preferred Qualifications
- High-impact publications at peer-reviewed AI conferences (e. g.
ACL, EMNLP, Neur IPS, ICML, ICLR, ICCV, CVPR), as witnessed by citations and other signs of influencing the research community.
- Experience in AI research beyond completing a Ph D.
- Experience in developing and debugging beyond ML experimentation.
- Experience in working in an industry research environment.
- Experience in coordinating the research of Ph D students or other researchers.
- #J-18808-Ljbffr
AI Research Scientist, Language - Generative AI employeur : Meta Platforms, Inc.
Meta Platforms, Inc. est un employeur exceptionnel qui valorise l'innovation et la collaboration au sein de son équipe FAIR à Paris. En rejoignant notre équipe, vous bénéficierez d'un environnement de travail dynamique, d'opportunités de croissance professionnelle et d'un engagement envers la recherche ouverte, tout en contribuant à des projets significatifs dans le domaine de la sécurité de l'IA. Notre culture d'entreprise favorise l'échange d'idées et le développement de solutions novatrices pour relever les défis du monde réel.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher AI Research Scientist, Language - Generative AI
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de Meta Platforms, Inc.
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Meta Platforms, Inc.. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que AI Research Scientist, Language - Generative AI
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Meta Platforms, Inc., il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à Meta Platforms, Inc. que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez Meta Platforms, Inc.. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Meta Platforms, Inc.
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de Meta Platforms, Inc. et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
