Chercheur postdoctoral - Apprentissage automatique - Microsoft Research | Post Doc Researcher - Machine Learning - Microsoft Research

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Vue d’ensemble

Nous sommes à la recherche de candidats exceptionnels pour pourvoir des postes de chercheurs postdoctoraux à 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 leurs modes de défaillance, de comprendre leur robustesse, leur dynamique d’entraînement ou leur 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 1) de fournir une compréhension approfondie des principes fondamentaux sous-jacents aux algorithmes actuels et futurs, et 2) 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 renforcer 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 FATE de MSR Montréal, abordant des questions telles que la bonne évaluation des modèles linguistiques pour l’examen des préjudices.

Microsoft Research 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’IA 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.

Ce rôle n’excédera pas deux ans.

Responsabilités

En tant que chercheur postdoctoral, vous devrez créer votre propre programme de recherche en mettant en œuvre un programme efficace de recherche de base, 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.  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. 

Qualifications

Qualifications requises : 

• Poursuivez actuellement ou avez obtenu un doctorat dans un domaine pertinent avant le début de juillet 2024 

Autres exigences :
Un dossier de candidature complet devrait comprendre les éléments suivants : 

• Un CV qui énumère toutes les publications et soumissions à un comité de lecture.
• Au moins deux lettres de recommandation (généralement une de votre directeur ou directrice de thèse). Si vous avez moins de trois lettres, vous devrez fournir une justification. 
• Un énoncé de recherche (environ trois à quatre pages) qui résume vos réalisations et votre programme de recherche.
• Deux échantillons de rédaction : articles de conférences ou de journaux, chapitres de livres, etc. dont vous êtes le plus fier et qui démontrent le mieux votre expertise.

Qualifications souhaitables : 

• Programme de recherche démontré par au moins une publication lors de conférences ou dans des revues de premier plan, ou par des articles acceptés sur des sites reconnus.
• Capacité de travailler dans un environnement hautement collaboratif et interdisciplinaire, et de lancer des projets de recherche qui couvrent au moins deux des domaines de haut niveau énumérés ci-dessus.
• Participation à la communauté des chercheurs et leadership, comme la participation à des comités de programme de conférence, l’organisation d’atelier, l’enseignement ou la création de didacticiels, ou la coordination d’activités de sensibilisation. 
• Capacité de synthétiser la théorie et les applications

Sciences de la recherche IC3 – l’échelle salariale de base typique pour ce rôle dans l’ensemble du Canada est de 79 600 $ CA à 153 000 $ CA par mois.

Pour plus d’informations au sujet de la rémunération, veuillez cliquer sur le lien :
https://careers.microsoft.com/v2/global/en/canada-pay-information.html

Microsoft souscrit au principe de l’égalité d’accès à l’emploi. Tous les candidats qualifiés seront pris en considération pour un emploi sans tenir compte de l’âge, de l’ascendance, de la couleur, du congé pour raisons familiales ou médicales, de l’identité ou de l’expression du sexe, des informations génétiques, de l’état civil, de l’état de santé, de l’origine nationale, du handicap physique ou mental, de l’affiliation politique, du statut d’ancien combattant protégé, de la race, de la religion, du sexe (y compris la grossesse), de l’orientation sexuelle ou de toute autre caractéristique protégée par les lois, règlements et ordonnances applicables. Si vous avez besoin d’une assistance et/ou d’un aménagement raisonnable en raison d’un handicap pendant la candidature ou le processus de recrutement, veuillez envoyer une demande au moyen du formulaire de demande d’aménagement.

Les avantages énumérés ci-dessous peuvent varier selon la nature de votre emploi chez Microsoft et du pays où vous travaillez.

We seek outstanding applicants for Post DocResearcher positions at Microsoft Research (MSR) Montreal. Applicants must 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 their failure modes, understanding their robustness, their training dynamics or their 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 team develops state-of-the-art theoretically grounded methods to broaden the applicability of ML systems, with the goals of 1/ providing a deeper understanding of the core principles underlying current and future algorithms and 2/ 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 strengthen or complement these research themes, leading their own research agenda.

In addition to these themes, we work in close collaboration with the MSR Montréal’s 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 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 lab's webpage.

This role will not exceed 2 years.

As a postdoctoral researcher, 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.  Working at Microsoft, you will also have the opportunity to realize your ideas in products and services used worldwide.