**Summary:** Meta is seeking a Research Scientist 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 innovate 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 accomplish this by advancing research across the stack, including data curation, training large-scale state-of-the-art models, and designing robust benchmarks. We are looking for Research Scientists who share our passion for building efficient, scalable, and robust models of the world that will be part of the next paradigm in AI models.-------Meta recherche un chercheur scientifique pour rejoindre l’équipe de recherche fondamentale en IA (FAIR), l’une des principales organisations de recherche industrielle en IA 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 innovons dans des domaines connexes, notamment l'apprentissage auto-supervisé à partir de vidéos (par exemple, les architectures prédictives à intégration conjointe/JEPA), les modèles prédictifs, l'apprentissage par renforcement basé sur un modèle et le contrôle prédictif basé sur un modèle. Nous y parvenons en faisant progresser la recherche sur l’ensemble de la pile, y compris la conservation des données, la formation de modèles de pointe à grande échelle et la conception de références robustes. Nous recherchons des chercheurs scientifiques 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. **Required Skills:** Fundamental AI Research Scientist, Physical World Models, FAIR | Chercheur scientifique en IA fondamentale, Modèles du monde physique, FAIR Responsibilities: 1. Leading, collaborating, and executing on research that pushes forward the state of the art in artificial intelligence | Diriger, collaborer et exécuter des recherches faisant progresser l’état de l’art en matière d’intelligence artificielle 2. Performing research that enables learning the semantics of data (images, video, text, audio, and other modalities) | Effectuer des recherches permettant d’apprendre la sémantique des données (images, vidéo, texte, audio et autres modalités) 3. Working towards long-term research goals, while identifying immediate milestones | Travailler vers des objectifs de recherche à long terme, tout en identifiant des jalons immédiats 4. Influencing progress of relevant research communities by producing publications | Influencer les progrès des communautés de recherche concernées en produisant des publications 5. Collaborating with scientists and engineers in a large cross-functional team | Collaborer avec des scientifiques et des ingénieur·es au sein d’une grande équipe interfonctionnelle 6. Open source high quality code and produce reproducible research | Mettre à la disposition du public un code de haute qualité et mener des recherches reproductibles **Minimum Qualifications:** Minimum Qualifications: 7. 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 être en voie d'obtention du baccalauréat en informatique, en génie informatique, ou dans un domaine technique connexe, ou posséder une expérience pratique équivalente. La licence doit être obtenue avant de rejoindre Meta 8. PhD degree in AI, computer science, data science, or related technical fields | Doctorat en IA, en informatique, en science des données ou dans des domaines techniques connexes 9. First-authored publications at peer-reviewed conferences, such as ICML, NeuRIPS, ICLR, CVPR, ICCV, CoRL, or similar | Publications en tant que premier auteur lors de conférences à comité de lecture, telles que ICML, NeuRIPS, ICLR, CVPR, ICCV, CoRL ou similaires 10. 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 11. Experience coding software and executing complex experiments | Expérience de codage de logiciels et d’exécution d’expériences complexes 12. Experience with Python and PyTorch | Expérience avec Python et PyTorch **Preferred Qualifications:** Preferred Qualifications: 13. Experience working and communicating cross functionally in a team environment | Expérience du travail et de la communication inter-fonctionnelle dans un environnement d'équipe 14. Proven track record of achieving significant results as demonstrated by grants, fellowships, patents, as well as publications at leading workshops, journals or conferences in Machine Learning (NeurIPS, ICML, ICLR), Robotics (ICRA, IROS, RSS, CoRL), and Computer Vision (CVPR, ICCV, ECCV) | Expérience confirmée dans l'obtention des résultats significatifs, tels que démontrés par des subventions, bourses, brevets, ainsi que des publications dans des ateliers, revues ou conférences de premier plan dans les domaines de l'apprentissage automatique (NeurIPS, ICML, ICLR), de la robotique (ICRA, IROS, RSS, CoRL) et de la vision par ordinateur (CVPR, ICCV, ECCV) 15. Experience solving complex problems and comparing alternative solutions, tradeoffs, and different perspectives to determine a path forward | Expérience de résolution de problèmes complexes et de comparaison de solutions alternatives, de compromis et de perspectives différentes pour déterminer une voie à suivre 16. Experience collaborating in a team environment on research projects | Expérience de la collaboration dans un environnement d'équipe sur des projets de recherche 17. Experience building systems based on machine learning and/or deep learning methods | Expérience de la construction de systèmes basés sur des méthodes d'apprentissage automatique ou d'apprentissage profond 18. Experience with manipulating and analyzing complex, large scale, high-dimensionality data from varying sources | Expérience de la manipulation et de l’analyse de données complexes, à grande échelle et de grande dimensionnalité provenant de sources variées **Public Compensation:** CA$104,000/year to CA$148,000/year + bonus + equity + benefits **Industry:** Internet