Research Engineer (Robotics) - World Modelling, FAIR | Ingénieur de recherche (robotique) - Modélisation du monde, FAIR

Meta is seeking a Research Engineer to join the Fundamental AI Research (FAIR) team, one of the top industrial AI research organizations in the world. Come join FAIR's efforts to build world models, learning to understand and make predictions about the physical world, especially from video, and develop efficient algorithms for world model-based planning and control.Our team is driving an ambitious agenda to train and use world models for embodied and wearable agents. We across related topics including self-supervised learning from video (e.g., joint-embedding predictive architectures/JEPAs), predictive models, model-based reinforcement learning and model-predictive control. We drive innovations across the stack, data curation, training large-scale state-of-the-art models, and designing robust benchmarks. We are looking for research engineers who share our passion for building efficient, scalable, and robust models of the world that will be part of the next paradigm of AI models.-------Meta recherche un ingénieur de recherche pour rejoindre l'équipe Fundamental AI Research (FAIR), l'une des principales organisations de recherche en IA industrielle au monde. Rejoignez les efforts de FAIR pour construire des modèles du monde, apprendre à comprendre et à faire des prédictions sur le monde physique, en particulier à partir de vidéos, et développer des algorithmes efficaces pour la planification et le contrôle basés sur les modèles du monde.Notre équipe mène un programme ambitieux de formation et d'utilisation de modèles mondiaux pour les agents incarnés et portables. Nous abordons des sujets connexes, notamment l'apprentissage auto-supervisé à partir de vidéos (par exemple, les architectures prédictives à encastrement conjoint/JEPA), les modèles prédictifs, l'apprentissage par renforcement basé sur des modèles et le contrôle prédictif basé sur des modèles. Nous sommes à l'origine d'innovations dans tous les domaines, qu'il s'agisse de la conservation des données, de l'entraînement de modèles de pointe à grande échelle ou de la conception de références robustes. Nous recherchons des ingénieurs de recherche qui partagent notre passion pour la création de modèles efficaces, évolutifs et robustes du monde qui feront partie du prochain paradigme des modèles d'IA.

• Leading, collaborating, and executing on research that pushes forward the state of the art in artificial intelligence | Diriger, collaborer et exécuter des recherches qui font progresser l'état de l'art en matière d'intelligence artificielle
• Contributing to experimental design, implementation, evaluation, and reporting results | Contribuer à la conception expérimentale, à la mise en œuvre, à l'évaluation et à la communication des résultats
• Working with and creating large datasets and evaluation benchmarks | Travailler et créer de grands ensembles de données et de références d'évaluation
• Collaborating with scientists and engineers in a large cross-functional team | Collaborer avec des scientifiques et des ingénieurs au sein d'une grande équipe interfonctionnelle
• Building optimized software tooling and infrastructure to accelerate research outcomes | Créer des outils et des infrastructures logiciels optimisés pour accélérer les résultats de la recherche
• Influence progress of relevant research communities by producing publications | Influencer les avancées de groupes de chercheurs et de chercheuses pertinents grâce à la publication d'articles.
• Open source high quality code and produce reproducible research | Mettre à disposition du public un code de haute qualité et mener des recherches reproductibles.

• Currently has, or is in the process of obtaining a Bachelor's degree in Computer Science, Computer Engineering, relevant technical field, or equivalent practical experience. Degree must be completed prior to joining Meta. | Être titulaire ou en voie d'obtention d'une licence en informatique, en ingénierie informatique ou dans un domaine technique pertinent, ou posséder une expérience pratique équivalente. Le diplôme doit être obtenu avant de rejoindre Meta.
• Master's degree in Computer Science, Computer Engineering, a relevant technical field, and 2+ years of equivalent domain-specific industry experience | Maîtrise en informatique, en génie informatique, dans un domaine technique pertinent et 2 ans ou plus d'expérience équivalente dans un secteur spécifique au domaine
• Research background in machine learning, artificial intelligence, computational statistics, applied mathematics, or related areas | Expérience de recherche en apprentissage automatique, intelligence artificielle, statistiques computationnelles, mathématiques appliquées ou domaines connexes
• 2+ years experience coding software and executing complex experiments | Plus de 2 ans d'expérience dans le codage de logiciels et l'exécution d'expériences complexes
• Experience with Python and PyTorch | Expérience avec Python et PyTorch
• Research experience in one or more of these areas: computer vision, multimodal perception, robotics, self-supervised representation learning, reinforcement learning and control | Faire valoir une expérience de recherche dans un ou plusieurs des domaines suivants : vision par ordinateur, perception multimodale, robotique, apprentissage de représentation auto-supervisé, apprentissage par renforcement et contrôle

• PhD in the field of Computer Science, Computer Engineering, relevant technical field, or equivalent practical experience | Doctorat dans le domaine de l'informatique, du génie informatique, d'un domaine technique pertinent ou d'une expérience pratique équivalente
• Author-Contributed Research Publications in AI conferences like ICML, ICLR, NeurIPS, CVPR, ICCV, CoRL, or similar | Publications de recherche contribuées par l'auteur dans des conférences sur l'IA telles que ICML, ICLR, NeurIPS, CVPR, ICCV, CoRL ou similaires
• Demonstrated research and software engineering experience via work experience, coding competitions, or widely used contributions in open source repositories (e.g. GitHub). | Expérience démontrée en recherche et en ingénierie logicielle via une expérience professionnelle, des concours de codage ou des contributions largement utilisées dans des référentiels open source (par exemple GitHub).
• Experience with C++, CUDA and model optimization | Expérience avec C++, CUDA et l'optimisation de modèles
• Experience developing efficient, scalable distributed systems and/or training pipelines | Expérience dans le développement de systèmes distribués efficaces et évolutifs et/ou de pipelines de formation