Meta was built to help people connect and share, and over the last decade our tools have played a critical part in changing how people around the world communicate with one another. With over a billion people using the service and more than fifty offices around the globe, a career at Meta offers countless ways to make an impact in a fast growing organization.We are seeking Research Interns to join Meta's Fundamental AI Research (FAIR) group. We are committed to advancing the field of artificial intelligence by making fundamental advances in technologies to help interact with and understand our world. We are seeking individuals passionate in areas such as embodied AI, robotics (navigation, manipulation), AR/VR/MR, egocentric computer vision, grounded 3D perception, simulation and sim2real transfer, pre-training for embodied agents from offline data, digital agents, planning based LLMs, multi-agent coordination, and human-AI interaction. Candidates should have background knowledge from foundational areas such as deep learning, reinforcement learning, computational statistics, and applied mathematics. Our interns have an opportunity to make core algorithmic advances and apply their ideas at an unprecedented scale.Our internships are twelve (12) to twenty-four (24) weeks long and we have various start dates throughout the year.-------Meta a été conçue pour aider les gens à se connecter et à partager, et au cours de la dernière décennie, nos outils ont joué un rôle essentiel pour changer la manière dont les gens du monde entier communiquent entre eux. Avec plus d'un milliard de personnes utilisant le service et plus de cinquante bureaux à travers le monde, une carrière chez Meta offre d'innombrables façons d'avoir un impact dans une organisation en pleine croissance.Nous recherchons des stagiaires de recherche pour rejoindre le groupe de recherche fondamentale en IA (FAIR) de Meta. Nous nous engageons à faire progresser le domaine de l'intelligence artificielle en réalisant des avancées fondamentales dans les technologies qui permettent d'interagir avec notre monde et de le comprendre. Nous recherchons des personnes passionnées par des domaines tels que l'IA incarnée, la robotique (navigation, manipulation), la réalité augmentée/virtuelle/mixte, la vision informatique égocentrique, la perception 3D ancrée, la simulation et le transfert sim2real, le pré-entraînement d'agents incarnés à partir de données hors ligne, les agents numériques, les grands modèles linguistiques basés sur la planification, la coordination multi-agents et l'interaction entre l'homme et l'IA. Les candidats doivent avoir des connaissances de base dans des domaines fondamentaux tels que l'apprentissage en profondeur, l'apprentissage par renforcement, les statistiques informatiques et les mathématiques appliquées. Nos stagiaires ont la possibilité de réaliser des avancées algorithmiques fondamentales et d'appliquer leurs idées à une échelle sans précédent.Nos stages durent de douze (12) à vingt-quatre (24) semaines et les dates de début varient tout au long de l'année.

• Perform fundamental and applied research to push the scientific and technological frontiers of embodied artificial intelligence. | Effectuer des recherches fondamentales et appliquées pour repousser les frontières scientifiques et technologiques de l'intelligence artificielle incarnée.
• Invent and/or improve novel data driven paradigms for embodied intelligence. | Inventer ou améliorer de nouveaux paradigmes fondés sur des données pour l'intelligence incarnée.
• Explore and conceptualize ways to leverage various data modalities (images, video, text, tactile, etc) and the roles they play in various levels of embodied reasoning and decision making. | Explorer et conceptualiser les moyens d'exploiter les différentes modalités de données (images, vidéo, texte, tactile, etc.) et les rôles qu'elles jouent à différents niveaux du raisonnement et de la prise de décision incarnés.
• Investigate paradigms that can deliver a spectrum of embodied behaviors - from simulated characters in VR to personal assistants in MR/AR to robots in physical spaces, and from short horizon, low level to long horizon, high level. | Étudier les paradigmes qui peuvent offrir un éventail de comportements incarnés : des personnages simulés dans la réalité virtuelle aux assistants personnels en réalité mixte et augmentée, en passant par les robots dans les espaces physiques, et de l'horizon à court terme, à bas niveau, à l'horizon à long terme, à haut niveau.
• Enable long-horizon reasoning for Embodied AI tasks (navigation, mobile manipulation, instruction following, question answering, goal and intent prediction, egocentric activity recognition, collaboration with humans) in human environments given natural-language instructions, like "clean up the house," or "where are my glasses." | Permettre un raisonnement à long terme pour les tâches d'IA incarnée (navigation, manipulation mobile, suivi d'instructions, réponse à des questions, prédiction d'objectifs et d'intentions, reconnaissance d'activités égocentriques, collaboration avec des humains) dans des environnements humains à partir d'instructions en langage naturel, telles que " nettoyez la maison " ou " où sont mes lunettes ".
• Enable low-level skills for Embodied AI tasks (broad dexterous and functional manipulation, rigid to deformable objects in-hand to against the environment) in a generalizable manner. | Généraliser les compétences de bas niveau pour les tâches d'IA incarnée (manipulation agile et fonctionnelle, objets rigides ou déformables dans la main ou contre l'environnement).
• Collaborate with researchers and cross-functional partners including communicating research plans, progress, and results. | Collaborer avec des chercheurs et des partenaires interfonctionnels, notamment en communiquant les plans de recherche, les progrès et les résultats.
• Publish research results and contribute to research that can be applied to Meta product development. | Publier les résultats de recherche et contribuer à la recherche qui peut être appliquée au développement de produits Meta.

• Currently has or is in the process of obtaining a Ph.D. degree in Artificial Intelligence, Robotics, or relevant technical field. | Être titulaire ou sur le point d'obtenir un doctorat en intelligence artificielle, en robotique ou dans un domaine technique pertinent.
• Research experience in embodied AI, robotics, computer vision, machine learning, human-AI interaction, and computer science. | Expérience de recherche en IA incarnée, robotique, vision par ordinateur, apprentissage automatique, interaction homme-IA et informatique.
• Experience with Python, C++, C, or other related language. | Expérience avec Python, C++, C ou autre langage connexe.
• Experience with deep learning frameworks such as PyTorch. | Expérience avec des frameworks d'apprentissage profond tels que PyTorch.
• Must obtain work authorization in country of employment at the time of hire and maintain ongoing work authorization during employment. | Le candidat doit obtenir un permis de travail dans le pays d'emploi au moment de l'embauche et conserver son permis de travail pendant toute la durée de l'emploi.

• Intent to return to degree program after the completion of the internship/co-op. | Déclaration d'intention de reprendre le programme d'études à l'issue du stage ou de la période de travail coopératif.
• Proven track record of achieving significant results as demonstrated by grants, fellowships, patents, as well as first-authored publications at leading workshops or conferences Machine Learning (NeurIPS, ICML, ICLR), Robotics (ICRA, IROS, RSS, CoRL), Computer Vision (CVPR, ICCV, ECCV) and NLP (ACL, NAACL), or similar. | Expérience avérée dans l'obtention de résultats significatifs, démontrée par des subventions, des bourses, des brevets, ainsi que des publications en tant que premier auteur lors d'ateliers ou de conférences de premier plan sur l'apprentissage automatique (NeurIPS, ICML, ICLR), la robotique (ICRA, IROS, RSS, CoRL), la vision par ordinateur (CVPR, ICCV, ECCV) et le traitement automatique des langues (ACL, NAACL) ou des sujets analogues.
• 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.
• Experience working and communicating cross functionally in a team environment. | Expérience du travail en collaboration multifonctionnelle dans un environnement d'équipe.
• Experience in advancing AI techniques in computer vision, including core contributions to open source libraries and frameworks in computer vision. | Expérience dans l'avancement des techniques d'IA dans le domaine de la vision par ordinateur, y compris des contributions essentielles à des bibliothèques et à des cadres de travail à code source ouvert dans le domaine de la vision par ordinateur.
• Publications or experience in machine learning, AI, computer vision, optimization, computer science, statistics, applied mathematics, or data science. | Publications ou expérience en apprentissage automatique, IA, vision par ordinateur, optimisation, informatique, statistiques, mathématiques appliquées ou science des données.
• Experience solving analytical problems using quantitative approaches. | Expérience de la résolution de problèmes analytiques à l'aide d'approches quantitatives.
• Experience setting up ML experiments and analyze their results. | Expérience de la mise en place d'expériences d'apprentissage automatique et de l'analyse de leurs résultats.
• Experience 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 à haute dimensionnalité provenant de sources variées.
• Experience in utilizing theoretical and empirical research to solve problems. | Expérience dans l'utilisation de la recherche théorique et empirique pour résoudre des problèmes.
• Experience with deep learning frameworks. | Expérience avec des cadres d'apprentissage profond.