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博后招募 | 清华大学机器学习与推理(LARS)课题组招聘博士后/工程师

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2024-08-23

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清华大学

机器学习与推理(LARS)课题组隶属于清华大学电子工程系,依托清华电子系城市科学与计算研究中心,开展机器学习(特别是结构化数据元学习方法)方向的研究工作。致力从理论和方法层面解决医疗网络、城市网络应用中学习、推理、仿真和预测等关键科学问题。

导师简介

姚权铭,现任清华大学电子工程系助理教授、特别研究员和博士生导师,国家高层次人才计划青年项目资助者。于香港科技大学计算机系取得博士学位,之后加入第四范式担任高级科学家,创建和领导公司的机器学习研究团队。发表顶级论文80余篇,包括Nature Computational Science / Cell Patterns / IEEE TPAMI / ICML / NeurIPS / ICLR等,总被引7700余次,h指数32。长期担任机器学习重要会议ICML、NeurIPS和ICLR的领域主席,以及旗舰期刊Neural Network和Machine Learning的编委。荣获国内外诸多知名奖项,包括国际神经网络学会(INNS)早期成就奖(授予极有前途的青年研究学者)、香港科学会优秀青年科学家、吴文俊人工智能学会优秀青年奖、Google全球博士奖等,同时入选全球Top 50华人AI青年学者榜和福布斯30under30精英榜。近期代表性工作:


个人主页:

https://lars-group.github.io/index.html

招聘岗位

需求如下(和清华大学签订工作合同):

1. 博士后1位(具体请参考链接)https://www.ee.tsinghua.edu.cn/rczp/bshzp.htm

符合清华大学博士后申请条件;

对前沿技术探索有浓厚的兴趣,有很强的分析问题、解决问题能力,可以独立完成科研工作;

优秀的自驱力(self-motivation)和毅力;

具备良好的学术交流能力,在相关领域发表过高水平学术论文经验;

对研究工作充满热情,具备良好的团队合作精神,协助指导课题组成员。

2. 研究工程师1~2位:

  • 本科及以上学历,计算机、数学、电子信息大类专业背景;

  • 一年以上机器学习研发经验,具备良好的编程能力,熟练使用至少一种机器学习框架(TensorFlow、PyTorch等);

  • 对研究工作充满热情,具备良好的团队合作精神;

  • 有论文发表者优先。

申请方式

请申请人将个人简历(含教育背景、论文列表、实习经历等)、成绩单(本科生)、代表性论文或项目发送到邮箱(邮件标题请标明“应聘岗位+姓名”):qyaoaa@mail.tsinghua.edu.cn


如果通过简历初筛,会安排面试,面试需要准备PPT 包括:

  • 个人背景与申请动机

  • 选择 1-2 个研究经历/成果详细分析,体现自己的逻辑性和创新性

  • 结合自己的优劣势谈谈自己对学习和工作的规划和想法

  • 请结合课题组背景准备,整体面试 1 小时,PPT 演讲时间大约 30min

常见问题

我想申请境外顶级学府,请问研究工程师岗位可以参与学术研究吗?

a)可以,课题组研究工程师主要任务是学术相关研究,且会从课题组得到充足的学术指导;

b)课题组成员有较好的申请境外高校成功经历,包括 EPFL, UCLA,   Maryland,HKUST ,NTU等(详情参见:https://lars-group.github.io/pages/group.html)。







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