En un coup d'œil
- Missions: Menez des recherches sur les modèles génératifs et améliorez les performances des LLM.
- Entreprise: Rejoignez l'équipe de recherche fondamentale en IA de Meta à Paris.
- Avantages: Salaire compétitif, environnement dynamique et opportunités de mentorat.
- Autres infos: Travaillez dans un cadre collaboratif avec des experts du domaine.
- Pourquoi ce job: Contribuez à des projets innovants et impactez l'avenir de l'IA.
- Qualifications: Expérience en recherche sur les modèles fondamentaux et maîtrise de PyTorch.
Le salaire estimé est compris entre 62100 - 75900 € par an.
Meta's Fundamental AI Research (FAIR) organization is seeking a Research Engineer pour faire avancer les modèles génératifs, en mettant particulièrement l'accent sur des sujets fondamentaux (efficacité des données, apprentissage continu) dans la recherche sur les grands modèles de langage (LLMs).
Le rôle implique de travailler sur l'ensemble du spectre de la recherche, de l'ingénierie et du déploiement pour les efforts de produits et de modèles de pointe.
Responsabilités :
- Diriger et exécuter des recherches pour faire progresser l'état de l'art dans les modèles génératifs et la performance des LLM.
- Effectuer systématiquement des recherches indépendantes, en s'adaptant rapidement aux nouveaux développements dans le domaine.
- Contribuer directement au processus expérimental, y compris la conception des détails, la mise en œuvre de code réutilisable, l'exécution d'évaluations et l'organisation des résultats.
- Contribuer à des publications, des initiatives d'open-source et encadrer d'autres membres de l'équipe.
- Assurer une collaboration interfonctionnelle efficace.
Qualifications minimales :
- Expérience démontrée avec l'entraînement, le réglage fin et l'expérimentation sur des modèles fondamentaux au-delà de l'utilisation en boîte noire.
- Familiarité avec PyTorch.
- Doit être capable d'obtenir et de maintenir une autorisation de travail dans le pays d'emploi.
Qualifications préférées :
- Capacité à mener des recherches indépendantes, à communiquer des idées complexes avec des pairs.
- Avoir des publications en tant que premier auteur dans des conférences AI évaluées par des pairs (par exemple, NeurIPS, ICML, ICLR).
Generative AI Research Engineer — LLMs & Foundation Models 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 Generative AI Research Engineer — LLMs & Foundation Models 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 Generative AI Research Engineer — LLMs & Foundation Models 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.
