Research Scientist, AI Core Machine Learning

Meta está buscando un Científico de Investigación talentoso para unirse al equipo de Ads Ranking dentro de la organización de Monetización. Este rol se enfoca en avanzar las tecnologías de IA de última generación para mejorar y expandir nuestra gama de productos. Nuestro equipo valora inversiones significativas en modelos innovadores de clasificación de anuncios e infraestructuras escalables, integrando la investigación fundamental con nuevas herramientas y plataformas de aprendizaje automático. Esto facilita el desarrollo de soluciones reutilizables en diversos productos.

Como Científico de Investigación en nuestro equipo, usted:

• Avanzará las tecnologías de máquinas inteligentes.
• Realizará investigaciones sobre la semántica de diversos tipos de datos (imágenes, video, texto, audio, etc.).
• Liderará iniciativas en avances de Deep Learning.
• Gestionará proyectos de investigación con complejidad y alcance moderado a alto.
• Definirá objetivos a corto y mediano plazo para la organización de Monetización.
• Publicará investigaciones influyentes dentro de las comunidades de IA y Aprendizaje Automático.
• Diseñará e implementará sistemas de extremo a extremo, incluyendo políticas, procesos, métodos, pruebas y componentes.
• Colaborará con equipos multifuncionales para contribuir al desarrollo de productos de Meta.

Para ser considerado para este rol, debe tener:

• Un título de licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería Informática o un campo técnico relacionado. El título debe completarse antes de unirse a Meta.
• Un doctorado en Aprendizaje Automático, IA, Ciencias de la Computación, Estadísticas, Matemáticas Aplicadas, Ciencia de Datos o un campo estrechamente relacionado, o experiencia práctica equivalente. El título debe completarse antes de unirse a Meta.
• Experiencia utilizando metodologías de IA o Aprendizaje Automático para resolver problemas de modelado.
• Competencia en lenguajes de programación como Python, C++ o Java.
• Autorización para trabajar en el país de empleo en el momento de la contratación y mantener la autorización de trabajo continua.
• Experiencia en investigación en áreas como Deep Learning, Representación de Datos, Toma de Decisiones Secuenciales, Aprendizaje por Refuerzo y/o Aprendizaje de Grafos.

Preferimos candidatos que tengan:

• Un historial demostrado a través de subvenciones, becas, patentes o publicaciones como primer autor en conferencias importantes como NeurIPS, ICML, ICLR o AAAI.
• Experiencia en el desarrollo de modelos de Aprendizaje Automático a gran escala desde su concepción hasta su impacto en el negocio.
• Experiencia trabajando y comunicándose de manera efectiva en un entorno de equipo multifuncional.
• Experiencia demostrada en investigación y desarrollo de software a través de pasantías, trabajo, competencias de codificación o contribuciones significativas a repositorios de código abierto (por ejemplo, GitHub).
• Experiencia manejando y analizando datos de alto volumen y gran dimensionalidad de diversas fuentes.
• Una fuerte habilidad para resolver problemas complejos, evaluar soluciones alternativas y tomar decisiones informadas.

Meta construye tecnologías que ayudan a las personas a conectarse, descubrir comunidades y hacer crecer negocios. Con una historia de aplicaciones transformadoras como Facebook, Messenger, Instagram y WhatsApp, Meta ahora está innovando experiencias inmersivas en realidad aumentada y virtual para liderar la próxima generación de tecnología social.

Estamos dedicados a crear un ambiente de trabajo de apoyo y proporcionar acomodaciones razonables en nuestros procesos de reclutamiento para candidatos con discapacidades, condiciones a largo plazo, condiciones de salud mental, creencias religiosas sinceras, o aquellos que son neurodivergentes o requieren soporte relacionado con el embarazo. Si necesita asistencia, por favor contacte a [email protected].

El rango salarial esperado para este puesto es de $117,000 a $173,000 por año, más bonificaciones, acciones y beneficios. La compensación individual se determinará en base a habilidades, calificaciones, experiencia y ubicación. Los detalles adicionales sobre los beneficios están disponibles en nuestra página de carreras