Chercheur - Apprentissage automatique - Microsoft Research / Researcher - Machine learning - Microsoft Research

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Vue d’ensemble

Nous cherchons à embaucher un chercheur en apprentissage automatique chez Microsoft Research (MSR) Montréal. Les candidats doivent avoir le désir et la capacité d’élaborer et de poursuivre un programme de recherche indépendant dans le but d’approfondir notre compréhension des méthodes d’apprentissage profond.

Malgré l’impressionnante précision des grands modèles sur de nombreux points de référence, plusieurs de leurs caractéristiques nous échappent encore. Qu’il s’agisse de déterminer les modes de défaillance, de comprendre la robustesse, la dynamique d’entraînement ou la capacité à transférer des connaissances, nous cherchons à repousser les limites de notre compréhension. Nous accueillons les candidats qui sont intéressés à la fois par des approches plus théoriques et par des études empiriques fondées sur ces modèles.

À propos de l’équipe

L’équipe d’apprentissage automatique du laboratoire Microsoft Research de Montréal conçoit des méthodes théoriques de pointe pour élargir le potentiel d’application des systèmes d’apprentissage automatique, dans le but de fournir une compréhension approfondie des principes fondamentaux sous-jacents aux algorithmes actuels et futurs, et d’améliorer de vrais produits au moyen de l’apprentissage automatique.

L’équipe se concentre sur les pistes de recherche suivantes :

• Concevoir des approches efficaces et modulaires pour développer des modèles faciles à combiner au moyen de nouvelles méthodes pour effectuer des tâches jusqu’ici inaccessibles dans les environnements d’apprentissage sans exemple ou avec peu d’exemples.
• Publication pertinente récente : "Multi-Head Adapter Routing for Cross-Task Generalization " (NeurIPS 2023)
• Comprendre la dynamique des grands modèles linguistiques et en combiner plusieurs pour apprendre à construire des systèmes plus complexes.
• Publication récente pertinente : "Deep Language Networks: Joint Prompt Training of Stacked LLMs using Variational Inference " (NeurIPS 2023)
• Avoir une compréhension fonctionnelle des outils d’optimisation courants, en ayant une compréhension théorique de la façon dont les optimiseurs et les ensembles de données influencent la fonction apprise plutôt que ses paramètres.
• Publications pertinentes récentes : "Target-based Surrogates for Stochastic Optimization " (ICML 2023) et " Decision-Aware Actor-Critic with Function Approximation and Theoretical Guarantees" (NeurIPS 2023)
• Développer des agents enseignables capables de donner un sens à des commentaires textuels riches et d’utiliser des outils externes.
• Publications pertinentes récentes : "Asking for Knowledge (AFK): Training RL Agents to Query External Knowledge Using Language " (ICML 2022) et "Augmenting Autotelic Agents with Large Language Models" (CoLLAs 2023)

Nous recherchons un candidat pour améliorer ou compléter ces thèmes de recherche, en dirigeant son propre programme de recherche.

En plus de ces sujets, nous travaillons en étroite collaboration avec l’équipe "Fairness, Accountability, Transparency, and Ethics" (FATE) de MSR Montréal, abordant des questions telles que la bonne évaluation des modèles linguistiques pour l’examen des préjudices.

Le laboratoire de Microsoft Research de Montréal offre un environnement stimulant et favorable à la recherche de pointe, théorique et appliquée. Le laboratoire offre également un accès à une riche diversité de sources de données, petites et grandes, une politique ouverte de publications ainsi que des relations étroites avec des établissements universitaires de la communauté d’intelligence artificielle montréalaise et du monde entier. Nous sommes particulièrement fiers du travail interdisciplinaire que MSR a promu, et nous encourageons ceux qui souhaitent travailler dans ces domaines à poser leur candidature. Pour en savoir plus sur les membres du laboratoire et sur leurs intérêts, consultez la page Web du laboratoire Microsoft de Montréal.

La mission de Microsoft est de permettre à chaque personne et à chaque organisation de la planète d’en accomplir davantage. En tant qu’employés unis par une mentalité de croissance, nous innovons pour habiliter les autres et collaborons pour atteindre nos objectifs communs. Chaque jour, nous mettons en pratique nos valeurs de respect, d’intégrité et de responsabilité afin de créer une culture d’inclusion où chacun peut s’épanouir au travail et au-delà.

Conformément aux valeurs de Microsoft, nous nous engageons à cultiver un environnement de travail inclusif pour tous les employés afin de produire une incidence positive sur notre culture au quotidien.

We seek to hire a Researcher, Machine Learning at Microsoft Research (MSR) Montréal. Applicants need to have the passion and ability to craft and pursue an independent research program to further our understanding of deep learning methods.

Despite the impressive accuracy of large models on many benchmarks, many of their properties still elude us. Whether it is about identifying failure modes, understanding robustness, training dynamics or ability to transfer knowledge, we are looking to push the boundaries of our understanding. We welcome candidates interested both in more theoretical approaches and in principled empirical studies of these models.

About the team

The Microsoft Research Montréal Lab’s Machine Learning (ML) team develops state-of-the-art theoretically grounded methods to broaden the applicability of ML systems, with the goals of: providing a deeper understanding of the core principles underlying current and future algorithms and improving real products through machine learning.

The team is focused on the following research directions:

• Designing efficient and modular approaches to develop models that are easy to combine in new ways to address previously unseen tasks in the zero-shot and few-shot settings.
• Recent relevant publication: Multi-Head Adapter Routing for Cross-Task Generalization (NeurIPS 2023)
• Understanding the dynamics of large language models and learning how to build more complex systems by coupling multiple LLMs together.
• Recent relevant publication: Deep Language Networks: Joint Prompt Training of Stacked LLMs using Variational Inference (NeurIPS 2023)
• Building a functional understanding of common optimization tools, theoretically understanding how optimizers and datasets influence the learnt function rather than its parameters.
• Recent relevant publications: Target-based Surrogates for Stochastic Optimization (ICML 2023) and Decision-Aware Actor-Critic with Function Approximation and Theoretical Guarantees (NeurIPS 2023)
• Developing teachable agents that can make sense of rich textual feedback and use external tools.
• Recent relevant publications: Asking for Knowledge (AFK): Training RL Agents to Query External Knowledge Using Language (ICML 2022) and Augmenting Autotelic Agents with Large Language Models (CoLLAs 2023).

We are looking for someone to enhance or complement these research themes, leading their own research agenda.

In addition to these themes, we work in close collaboration with the MSR Montreal’s Fairness, Accountability, Transparency, and Ethics (FATE) team, addressing questions such as the proper evaluation of language models for harm assessment.

Microsoft Research Montreal offers an exhilarating and supportive environment for cutting-edge research, both theoretical and applied, with access to an extraordinary diversity of big and small data sources, an open publications policy, and close links to top academic institutions in the Montreal Artificial Intelligence (AI) community and around the world. We are particularly proud of the interdisciplinary work that MSR has fostered, and welcome applications from those interested in working across disciplines. For more information on the lab's members and their interests, see the Microsoft's Montreal lab webpage.

Microsoft’s mission is to empower every person and every organization on the planet to achieve more. As employees we come together with a growth mindset, innovate to empower others, and collaborate to realize our shared goals. Each day we build on our values of respect, integrity, and accountability to create a culture of inclusion where everyone can thrive at work and beyond.

In alignment with our Microsoft values, we are committed to cultivating an inclusive work environment for all employees to positively impact our culture every day.

Responsabilités

En tant que chercheur en apprentissage automatique, vous devrez créer votre propre programme de recherche en mettant en œuvre un programme efficace de recherche fondamentale ou de recherche appliquée. Nous accordons une grande importance à la collaboration et au développement de nouvelles idées avec les membres de votre groupe de recherche et dans les laboratoires MSR. Nous recherchons un candidat capable d’inspirer les autres et de favoriser des initiatives de recherche ambitieuses, en tirant parti de compétences et d’intérêts variés. En travaillant chez Microsoft, vous aurez également l’occasion de concrétiser vos idées à travers les produits et les services utilisés partout dans le monde.

Incarner notre culture et nos valeurs.

As a Researcher, Machine Learning, you will define your own research agenda, driving forward an effective program of basic or applied research. We highly value collaboration and developing new ideas with members of your research group and across MSR labs. We are looking for a candidate able to inspire others and foster ambitious research initiatives, leveraging varied skillsets and interests. Working at Microsoft, you will also have the opportunity to realize your ideas in products and services used worldwide.

Embody our Culture and Values.