Facebook App

Research Data Scientist | Scientifique chargé des ...

Job description

The Infrastructure Data Science and Engineering group uses statistical and machine learning techniques to support Meta’s infrastructure to enable the continued growth of Meta’s apps and products. We partner with engineering teams supporting Meta’s infrastructure, focusing on strategic initiatives that make our infrastructure more efficient, reliable, performant, and scalable. We are full-stack data scientists, responsible for bringing analytical rigor to solving business and technical problems at Meta-scale. We analyze data, design experiments, build models, communicate our results, and often deliver production code, fostering a culture of data-driven decision making. We form close partnerships with engineering teams and deliver results that have a direct impact on Meta’s mission and products. We are also team players who believe that diverse strengths and perspectives create synergy and maximize our impact. Our team has expertise in diverse fields, ranging from statistics, computer science, and economics to physics, biostatistics, chemical engineering, and computational neuroscience. This diversity creates ample opportunities for us to learn from each other and become creative applied researchers. Ideal candidates are passionate about Meta’s mission and products, possess strong analytical aptitude and coding ability, have excellent collaborative and communication skills, and have hands-on experience working on projects using predictive modeling, pattern mining, optimization, and other quantitative methods.-Le groupe Science et ingénierie des données de l'infrastructure utilise des techniques statistiques et d'apprentissage automatique pour soutenir l'infrastructure de Meta afin de permettre la croissance continue des applications et des produits de Meta. Nous travaillons en partenariat avec les équipes d'ingénierie qui soutiennent l'infrastructure de Meta, en nous concentrant sur les initiatives stratégiques qui rendent notre infrastructure plus efficace, fiable, performante et évolutive. Nous sommes des scientifiques de données à part entière, chargés d'apporter une rigueur analytique à la résolution de problèmes commerciaux et techniques à l'échelle de Meta. Nous analysons les données, concevons des expériences, construisons des modèles, communiquons nos résultats et livrons souvent du code de production, favorisant une culture de prise de décision basée sur les données. Nous formons des partenariats étroits avec les équipes d'ingénieurs et fournissons des résultats qui ont un impact direct sur la mission et les produits de Meta. Nous sommes également des joueurs d'équipe qui croient que les diverses forces et perspectives créent une synergie et maximisent notre impact. Notre équipe possède une expertise dans divers domaines, allant des statistiques, de l'informatique et de l'économie à la physique, aux biostatistiques, au génie chimique et aux neurosciences computationnelles. Cette diversité nous offre de nombreuses opportunités d'apprendre les uns des autres et de devenir des chercheurs appliqués créatifs. Les candidats idéaux sont passionnés par la mission et les produits de Meta, possèdent une forte capacité d'analyse et de codage, ont d'excellentes aptitudes à la collaboration et à la communication, et ont une expérience pratique du travail sur des projets utilisant la modélisation prédictive, l'exploration de motifs, l'optimisation et d'autres méthodes quantitatives.


Research Data Scientist | Scientifique chargé des données de recherche Responsibilities:

  • Identify appropriate quantitative methods and build relevant data sets to address challenges across different domains in Meta’s infrastructure. | Identifier les méthodes quantitatives appropriées et créer des ensembles de données pertinents pour relever les défis dans différents domaines de l'infrastructure de Meta.
  • Develop statistical and machine learning solutions end-to-end through the full life cycle of prototyping, testing, evaluating, deploying and maintaining them at Meta scale. | Développer des solutions statistiques et d'apprentissage automatique de bout en bout à travers le cycle de vie complet de prototypage, de test, d'évaluation, de déploiement et de maintenance à l'échelle de Meta.
  • Develop measurement solutions and experimentation frameworks to ensure effective data-driven decision making. | Développer des solutions de mesure et des cadres d'expérimentation pour assurer une prise de décision efficace basée sur les données.
  • Drive projects forward by forming close collaborative relationships with other data scientists and engineering partners to reach the end deliverable, such as production-grade models and algorithms or analyses that shape the technical vision of partner teams. | Faire avancer les projets en formant des relations de collaboration étroites avec d'autres scientifiques des données et partenaires d'ingénierie pour atteindre le livrable final, comme des modèles et des algorithmes de qualité production ou des analyses qui façonnent la vision technique des équipes partenaires.
  • Communicate project results and recommendations to stakeholders and cross-functional partners. | Communiquer les résultats et les recommandations du projet aux parties prenantes et aux partenaires interfonctionnels.



Minimum Qualifications:

  • 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. | Possède, ou est en train d'obtenir une licence en informatique, en génie informatique, dans un domaine technique pertinent, ou une expérience pratique équivalente. Le diplôme doit être obtenu avant de rejoindre Meta.
  • Degree in a quantitative field such as Computer Science, Statistics, Engineering, Operations Research, and other related technical fields with focus on computation and modeling (e.g. BioInformatics, Neuroscience, Physics). | Diplôme dans un domaine quantitatif tel que l'informatique, les statistiques, l'ingénierie, la recherche opérationnelle et d'autres domaines techniques connexes axés sur le calcul et la modélisation (par exemple, la bio-informatique, les neurosciences, la physique).
  • 2+ years of experience applying statistical and machine learning techniques such as hypothesis testing, time series analysis, classification, regression, and clustering to business problems. | Plus de 2 ans d'expérience dans l'application de techniques statistiques et d'apprentissage automatique telles que les tests d'hypothèse, l'analyse des séries chronologiques, la classification, la régression et le regroupement à des problèmes commerciaux.
  • 2+ years of experience performing data extraction, manipulation, and visualization using programming languages (e.g., Python), scientific computing languages (e.g., R, MATLAB), or SQL. | Plus de deux ans d'expérience dans l'extraction, la manipulation et la visualisation de données à l'aide de langages de programmation (par exemple, Python), de langages de calcul scientifique (par exemple, R, MATLAB) ou de SQL.
  • 2+ years of experience presenting findings from statistical and machine learning methods to stakeholders and partners through effective written and verbal communication. | Plus de 2 ans d'expérience dans la présentation de résultats issus de méthodes statistiques et d'apprentissage automatique à des parties prenantes et à des partenaires par le biais d'une communication écrite et verbale efficace.
  • Experience with at least one programming language (e.g., Python, Java, C++). | Expérience avec au moins un langage de programmation (par exemple, Python, Java, C++).
  • Must obtain work authorization in the country of employment at the time of hire, and maintain ongoing work authorization during employment. | Doit obtenir un permis de travail dans le pays où se trouve l’emploi à la date d’embauche et maintenir ce permis pendant la durée de l’emploi.



Preferred Qualifications:

  • Advanced degree in quantitative fields such as Computer Science, Statistics, Engineering, Operations Research, and other related technical fields. | Diplôme supérieur dans des domaines quantitatifs tels que l'informatique, les statistiques, l'ingénierie, la recherche opérationnelle et d'autres domaines techniques connexes.
  • Experience with scientific computing and analysis packages such as NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn, dplyr, caret. | Expérience avec des progiciels de calcul et d'analyse scientifiques tels que NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn, dplyr, caret.
  • Experience with data visualization libraries such as Matplotlib, Pyplot, seaborn, ggplot2. | Expérience avec des bibliothèques de visualisation de données telles que Matplotlib, Pyplot, seaborn, ggplot2.
  • Experience working with distributed computing tools such as Hadoop, Hive, and Spark. | Expérience de travail avec des outils de calcul distribué tels que Hadoop, Hive, et Spark.
  • Proficiency in data structures and algorithms. | Maîtrise des structures de données et des algorithmes.

Please let the company know that you found this position on this Job Board as a way to support us, so we can keep posting cool jobs.