En un coup d'œil
- Missions: Menez des recherches innovantes sur l'IA et collaborez avec une équipe interdisciplinaire.
- Entreprise: Meta, leader en technologie avec une culture de recherche dynamique.
- Avantages: Accès à des technologies de pointe et opportunités de publication.
- Autres infos: Environnement stimulant avec des possibilités de mentorat et de collaboration.
- Pourquoi ce job: Contribuez à des avancées majeures en IA et impactez le futur de la technologie.
- Qualifications: Doctorat en informatique ou mathématiques et publications dans des conférences AI.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Meta recherche un scientifique en recherche pour rejoindre son organisation Fundamental AI Research (FAIR), axée sur des avancées significatives dans le raisonnement des LLM, avec un accent particulier sur l'apprentissage par renforcement, les mathématiques informelles et formelles, ainsi que sur des techniques avancées de scaffolding/agentic.
Vous aurez l'opportunité de travailler avec une équipe interdisciplinaire de scientifiques, d'ingénieurs et de partenaires interfonctionnels, et vous aurez accès à des technologies de pointe, des ressources et des installations de recherche.
Responsabilités :
- Diriger, collaborer et exécuter des recherches qui font progresser l'état de l'art dans le raisonnement des LLM.
- Travailler vers des objectifs de recherche ambitieux à long terme, tout en identifiant des jalons intermédiaires.
- Contribuer directement aux expériences, y compris la conception des détails expérimentaux, l'implémentation de code réutilisable, l'exécution d'évaluations et l'organisation des résultats.
- Contribuer aux publications et aux efforts d'open-sourcing.
- Encadrer d'autres membres de l'équipe et contribuer activement à la collaboration interfonctionnelle.
Qualifications minimales :
- Actuellement titulaire ou en cours d'obtention d'un doctorat en informatique, mathématiques ou dans un domaine quantitatif similaire.
- Publications en tant que premier auteur dans des conférences AI évaluées par des pairs (par exemple, NeurIPS, ICML, ICLR).
- Expérience dans l'entraînement, le fine-tuning et/ou l'expérimentation avec des modèles de base au-delà d'une utilisation en boîte noire.
- Expérience de travail avec des bases de code RL SOTA et familiarité avec un ou plusieurs frameworks d'apprentissage profond (par exemple, pytorch, VERL, ...).
- Doit obtenir une autorisation de travail dans le pays d'emploi au moment de l'embauche et maintenir une autorisation de travail continue pendant l'emploi.
AI Research Scientist in Paris employeur : Meta
Meta est un employeur exceptionnel, offrant un environnement de travail dynamique et innovant à Paris, où les chercheurs peuvent explorer des modèles génératifs de pointe. Avec un fort accent sur la collaboration et le développement professionnel, les employés bénéficient d'opportunités de croissance continue et d'un accès à des ressources de recherche de premier plan. La culture d'entreprise valorise la créativité et l'impact, faisant de chaque projet une expérience enrichissante et significative.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher AI Research Scientist in Paris
✨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
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Meta. 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 in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Meta, 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 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. 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
✨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 et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
