Research Engineer, AI (University Grad)

Facebook's mission is to give people the power to build community and bring the world closer together. Through our family of apps and services, we're building a different kind of company that connects billions of people around the world, gives them ways to share what matters most to them, and helps bring people closer together. Whether we're creating new products or helping a small business expand its reach, people at Facebook are builders at heart. Our global teams are constantly iterating, solving problems, and working together to empower people around the world to build community and connect in meaningful ways. Together, we can help people build stronger communities - we're just getting started.

In this role, you will embed deeply with researchers at Facebook AI Research (FAIR) and develop experiments and prototypes at the frontier of AI Research. You will need to engage with research topics and cover new domains quickly; build deep expertise with Facebook data and tools; apply high standards to the research code around you and develop an ability to identify highly impactful projects in a complex and unexplored domain. You will gain valuable experience in artificial intelligence and AI, publish academic papers and help push forward the understanding of learning and intelligent systems.

Traduction française

Description:

Dans ce rôle, vous intégrerez l'équipe de chercheurs de Facebook AI Research (FAIR) et serez appelé à développer des expériences et des prototypes à la frontière de la recherche en IA. Vous devrez aborder des sujets de recherche et couvrir rapidement de nouveaux domaines; construire une expertise approfondie avec les données et les outils de Facebook; appliquer des normes élevées au code de recherche qui vous entoure et développez la capacité d'identifier des projets ayant un impact considérable dans un domaine complexe et inexploré. Vous acquerrez une expérience précieuse de l'intelligence artificielle, publierez des articles académiques et aiderez à faire progresser la compréhension de l'apprentissage et des systèmes intelligents.

RESPONSIBILITIES

  • Perform research to advance the science and technology of intelligent machines.
  • Perform research that enables learning the semantics of data (images, video, text, audio, and other modalities).
  • Devise better data-driven models of human behavior.
  • Work towards long-term ambitious research goals, while identifying intermediate milestones.
  • Influence progress of relevant research communities by producing publications.
  • Contribute research that can be applied to Facebook product development.
  • Traduction française - Responsabilités:
  • Développer des algorithmes hautement évolutifs basés sur des méthodologies d'apprentissage automatique et de réseau de neurones de pointe.
  • Collaborer avec les scientifiques de Facebook AI Research (FAIR) pour faciliter la recherche qui permet d'apprendre la sémantique des données (images, vidéo, texte, audio et autres).
  • Appliquer les connaissances des domaines de recherche pertinents ainsi que les compétences de codage expert aux projets de développement de plates-formes et de cadres.
  • Adaptez les algorithmes et les architectures de réseau neuronal et d'apprentissage automatique pour mieux exploiter les environnements parallèles modernes (par exemple, des grappes distribuées, des SMP multicœurs et des GPU).
MINIMUM QUALIFICATIONS
  • Experience in developing and debugging in C/C++ and/or Python.
  • Ability to obtain and maintain work authorization in the country of employment in 2019.
  • Traduction française - Qualifications minimales:
  • Expérience dans le développement et le débogage en C / C ++ et / ou Python.
  • Capacité d'obtenir et de conserver un permis de travail dans le pays d'emploi en 2019.
PREFERRED QUALIFICATIONS
  • M.S. degree in Computer Science or related quantitative field.
  • Experience building systems based on machine learning (especially deep learning) methods.
  • Experience using frameworks like PyTorch, Caffe2, Tensorflow, Theano, Keras, and/or Chainer.
  • Experience with storage systems, distributed systems, HPC, compilers, and/or CUDA programming.
  • Research and software engineer experience demonstrated via an internship, contributions to open source, work experience, or coding competitions.
  • Traduction française - Certificats préférentiels:
  • MME. diplôme en informatique ou dans un domaine quantitatif connexe.
  • Expérience de la construction de systèmes basés sur des méthodes d'apprentissage automatique (en particulier l'apprentissage profond).
  • Expérience de l'utilisation de frameworks tels que PyTorch, Caffe2, Tensorflow, Theano, Keras et / ou Chainer.
  • Expérience avec les systèmes de stockage, les systèmes distribués, HPC, les compilateurs et / ou la programmation CUDA.
  • Expérience de recherche et d'ingénirie en logiciel démontrée par un stage, des contributions à l'open source, une expérience de travail ou des concours de programmation.


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