En un coup d'œil
- Missions: Innover et exécuter des recherches algorithmiques sur les modèles de langage.
- Entreprise: Rejoignez l'équipe de recherche fondamentale en IA de Meta.
- 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 faites avancer la technologie des modèles génératifs.
- Qualifications: Diplôme de master en informatique et expérience dans les systèmes LLM.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
À propos de l'organisation Fundamental AI Research (FAIR) de Meta, nous recherchons un ingénieur de recherche pour faire avancer les modèles de langage de grande taille. Le rôle implique de travailler sur l'ensemble du spectre de la recherche, de l'ingénierie, de l'optimisation et du déploiement pour les efforts liés aux produits et aux modèles de pointe.
Responsabilités
- Innover, diriger et exécuter des recherches algorithmiques pionnières pour faire progresser l'état de l'art dans les modèles génératifs et la performance des LLM.
- Contribuer directement au processus expérimental, y compris la conception des détails, l'implémentation de code réutilisable, l'exécution d'évaluations et l'organisation des résultats.
- Collaborer avec des équipes interfonctionnelles (recherche, produit, infra) pour construire et faire avancer l'optimisation des LLM.
- Analyser et optimiser le code pour la qualité, l'efficacité et la performance, et fournir des retours à ses pairs lors des revues de code.
- Diriger des initiatives, fournir des conseils techniques et du mentorat à ses pairs, et aider à l'intégration de nouveaux membres de l'équipe.
- Contribuer à des publications, des initiatives d'open-source, et encadrer d'autres membres de l'équipe.
Qualifications minimales
- Éducation de niveau master en informatique.
- Expérience dans la construction de systèmes LLM de manière efficace et à grande échelle.
- Doctorat dans un domaine technique pertinent ou expérience pratique équivalente.
- Publications dans des lieux de premier plan tels que NeurIPS, ICML, ICLR.
Research Engineer - FAIR, SGT 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 Research Engineer - FAIR, SGT
✨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 Research Engineer - FAIR, SGT
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.
