Le programme de résidence Facebook AI Research (FAIR) recherche des candidatures de personnes ayant de solides connaissances techniques et qui sont passionnées par la recherche en IA
Programme de résidence Facebook AI Research (FAIR) 2019
Date limite d’inscription : 28 janvier 2019 à 17h00 HNP
Le programme de résidence Facebook AI Research (FAIR) recherche des candidatures de personnes ayant de solides connaissances techniques et qui sont passionnées par la recherche en IA.
Fournisseurs de prix :
Pays éligibles :
International
À prendre dans (pays) :
USA
À propos du prix :
Le programme de résidence Facebook AI Research (FAIR) est un programme d’un an de formation à la recherche avec le groupe Recherche sur Facebook de Facebook, conçu pour vous donner une expérience pratique de la recherche en apprentissage automatique. Le programme vous mettra en relation avec un chercheur principal ou un ingénieur de FAIR, qui agira en tant que votre mentor. Ensemble, vous choisirez un problème de recherche d’intérêt mutuel, puis élaborerez de nouvelles techniques d’apprentissage en profondeur pour le résoudre. Nous encourageons également les collaborations au-delà du mentor assigné. La recherche sera communiquée à la communauté universitaire en soumettant des articles aux principaux établissements universitaires (NIPS, ICML, ICLR, CVPR, ICCV, ACL, EMNLP, etc.), ainsi que par la publication de codes à code source ouvert. Visitez la page de recherche FAIR pour des exemples de recherches effectuées dans FAIR.
L’expérience de résidence en recherche en IA est conçue pour vous préparer à des programmes de deuxième cycle en apprentissage automatique ou pour lancer une carrière de chercheur dans le domaine. Il s’agit d’un programme à temps plein qui ne peut être entrepris en même temps que des études universitaires ou un emploi à temps plein.
Type :
Stages / Emplois
Admissibilité :
- L’expérience antérieure en apprentissage automatique est certes un atout, mais nous recherchons des personnes de divers horizons, y compris dans des domaines apparemment non liés à l’apprentissage automatique, tels que les mathématiques, la physique, la finance, l’économie, la linguistique, les sciences sociales computationnelles et les mathématiques. bioinformatique ;
- Baccalauréat dans un domaine des STIM telles que les mathématiques, la statistique, la physique, le génie électrique, l’informatique ou une expérience pratique équivalente ;
- Cours complété en: Algèbre linéaire, Probabilité, Calcul ou équivalent ;
- Expérience de codage dans un langage de programmation général, tel que Python ou C / C ++ ;
- Familiarité avec une plateforme d’apprentissage en profondeur telle que PyTorch, Caffe, Theano ou TensorFlow ;
- Aptitude à communiquer des résultats de recherche complexes de manière claire, précise et utilisable.
Qualifications Préférées :
- Expérience de recherche en apprentissage automatique ou en IA (établie par exemple via des publications et / ou des codes) ;
- Contributions significatives à des projets open source, démontrant de solides compétences en mathématiques, en ingénierie, en statistiques ou en apprentissage automatique ;
- Une solide feuille de route d’excellence scolaire.
Valeur de la récompense :
Les résidents recevront un salaire concurrentiel. Les résidents seront également :
- Apprenez à effectuer des recherches sur l’apprentissage en profondeur et l’IA ;
- Comprendre les travaux antérieurs et la littérature existante ;
- Travaillez avec des mentors de recherche pour identifier les problèmes d’intérêt et développer de nouvelles techniques d’IA ;
- Traduire les idées en code pratique (dans des cadres tels que PyTorch, Caffe 2) ;
- Rédigez les résultats de la recherche sous la forme d’un document scientifique et soumettez-les à une conférence de haut niveau dans le domaine concerné.
Durée du programme :
- Début du programme de résidence : août 2019 ;
- Programme de résidence fin : août 2020.
Comment postuler :
Pour postuler, remplissez le formulaire sur la page Web du programme (lien ci-dessous) et incluez les trois documents requis au format PDF. Toute demande ou matériel en retard après cette date ne sera pas pris en compte.
Si votre candidature réussit à la sélection initiale, nous vous contacterons pour demander une lettre de recommandation. Par la suite, nous voudrons peut-être vous interviewer en personne par vidéoconférence.