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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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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