Research Scientist, World Modelling | Chercheur scientifique, modélisation du monde

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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. In this role, you will help build world models that learn 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 agents. We innovate across related topics including self-supervised learning from video, 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 Fundamental AI Research (FAIR), l'un des principaux organismes de recherche industrielle en IA au monde. À ce poste, vous contribuerez à la création des modèles du monde qui apprennent à comprendre le monde physique et à formuler des prédictions à son sujet, notamment à partir des vidéos, et vous développerez des algorithmes efficaces destinés à la planification et au contrôle basés sur ces modèles. Notre équipe travaille sur un programme ambitieux visant à entraîner et à utiliser des modèles mondiaux destinés aux agents incarnés. Nous innovons dans divers domaines connexes, notamment dans l'apprentissage auto-supervisé à partir des vidéos, des modèles prédictifs, de l'apprentissage par renforcement basé sur des modèles et du contrôle prédictif de ces modèles. Nous y parvenons en faisant progresser la recherche à tous les niveaux de la pile technologique, notamment en matière de gestion des données, d'entraînement des modèles de pointe à grand

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