En un coup d'œil
- Missions: Innover et mener des recherches sur les modèles génératifs et l'apprentissage continu.
- Entreprise: Meta, leader en recherche IA avec une culture collaborative.
- Avantages: Salaire compétitif, avantages santé, travail à distance et développement professionnel.
- Autres infos: Environnement dynamique avec des opportunités de croissance de carrière.
- Pourquoi ce job: Contribuez à des projets de pointe et impactez le futur de l'IA.
- Qualifications: Doctorat en informatique ou discipline quantitative requise.
Le salaire estimé est compris entre 49500 - 60500 € par an.
Meta's Fundamental AI Research (FAIR) organization is seeking a postdoctoral researcher pour faire avancer les modèles génératifs, avec un accent particulier sur des sujets fondamentaux (efficacité des données, apprentissage continu) dans la recherche sur les modèles de langage de grande taille (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 :
- Innover, diriger et exécuter des recherches pionnières 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 :
- Posséder actuellement ou être en train de poursuivre un doctorat en informatique, mathématiques ou une discipline quantitative similaire.
- Expérience démontrée avec l'entraînement, le réglage fin et l'expérimentation sur des modèles de base au-delà de l'utilisation en boîte noire.
- Doit être capable d'obtenir et de maintenir une autorisation de travail dans le pays d'emploi.
Qualifications préférées :
- Capacité à communiquer des idées complexes avec des pairs.
- Avoir des publications en tant que premier auteur dans des conférences d'IA évaluées par des pairs (par exemple, NeurIPS, ICML, ICLR).
- Familiarité avec PyTorch.
La compensation individuelle est déterminée par les compétences, les qualifications, l'expérience et la localisation. Les détails de la compensation énumérés dans cette annonce reflètent uniquement le taux horaire de base, le taux mensuel ou le salaire annuel, et n'incluent pas les primes, les actions ou les incitations à la vente, le cas échéant. En plus de la compensation de base, Meta offre des avantages. En savoir plus sur les avantages chez Meta.
Postdoctoral Researcher (PhD) - FAIR - Core Learning employeur : Meta
Meta est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique et innovant à Paris, où les chercheurs en IA peuvent s'épanouir. Avec des opportunités de croissance professionnelle, une culture collaborative axée sur l'innovation et des avantages uniques tels que des projets de recherche de pointe, vous aurez la chance de contribuer à des avancées significatives dans le domaine de l'IA tout en bénéficiant d'un cadre de vie enrichissant.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Postdoctoral Researcher (PhD) - FAIR - Core Learning
✨Connecte-toi avec des chercheurs et des professionnels
Les réseaux sociaux académiques comme ResearchGate ou Academia.edu sont parfaits pour établir des connexions. N'hésite pas à interagir avec des publications de chercheurs qui t'inspirent, ça pourrait mener à des opportunités au sein d'équipes de recherche comme celles de Meta.
✨Participe à des conférences et des séminaires
Les événements académiques sont des occasions en or pour rencontrer des experts du domaine. Si tu as l'occasion de présenter ton travail, fais-le ! C'est une superbe façon de te faire remarquer et d’augmenter ta visibilité auprès de potentiels employeurs, notamment dans le secteur de la recherche scientifique.
✨Reste informé sur les nouvelles publications
Abonne-toi à des revues scientifiques qui publient des études dans ton domaine d'intérêt. La connaissance des dernières avancées te permettra non seulement de briller lors des entretiens, mais aussi de discuter des tendances qui intéressent Meta.
✨Postule directement sur notre site web
N'oublie pas de consulter notre site pour les offres d'emploi chez Meta. Souvent, des postes intéressants ne sont pas publiés ailleurs. Être proactif et t'inscrire dès que quelque chose d'intéressant apparaît peut vraiment faire la différence dans ta recherche.
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Postdoctoral Researcher (PhD) - FAIR - Core Learning
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Dans le domaine de la recherche scientifique, on adore voir des compétences techniques précises. N’hésite pas à détailler tes expériences en laboratoire, les méthodologies que tu maîtrises et les outils analytiques que tu utilises. Des compétences en informatique comme la gestion de données ou la modélisation peuvent aussi faire la différence !
Valorise tes publications:Si tu as déjà publié des articles ou présenté des travaux lors de conférences, assure-toi de les mettre en avant ! Inclure des liens vers tes publications ou ton portfolio scientifique dans ton CV peut vraiment t'aider à te démarquer auprès de Meta.
Sois clair sur tes motivations:Étant donné que c'est un poste à temps plein, explique pourquoi tu souhaites rejoindre Meta en particulier et comment cela s'inscrit dans ton parcours. Montre que tu es passionné par la recherche et que tu as des idées sur comment contribuer aux projets en cours !
Format professionnel mais accessible:Dans ta candidature, utilise un format clair et accessible. Évite le jargon trop complexe mais n'hésite pas à montrer ta rigueur scientifique. Un bon équilibre entre professionnalisme et une approche compréhensible peut faire toute la différence pour Meta.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Meta
✨Prépare ta littérature scientifique !
On doit être au top sur les dernières avancées dans ton domaine. Assure-toi de bien comprendre les articles récents publiés et sois prêt à discuter de leur impact lors de l'entretien, surtout ceux qui concernent Meta.
✨Pratique les questions techniques
Les entretiens dans la recherche scientifique peuvent inclure des questions techniques et méthodologiques. Prépare-toi à expliquer tes méthodes de recherche précédentes et à discuter des outils que tu sais utiliser, comme les logiciels de modélisation ou d'analyse de données.
✨Mets en avant tes projets de recherche
Comme on cherche à savoir comment tu te démarques, prépare un portfolio qui présente tes projets scientifiques. Ça peut inclure des publications, des présentations à des conférences ou même des posters. Ça montre ta capacité à contribuer à Meta dès le départ !
✨Montre ta passion pour l'innovation
Dans le monde de la recherche scientifique, l'innovation est essentielle. Prépare des exemples concrets où tu as eu des idées originales dans tes travaux. Parles-en avec enthousiasme pour vraiment convaincre les recruteurs que tu es la personne qu'il leur faut.
