科研实习| 北京大学国际机器学习研究中心张文涛教授招收科研实习生/RA
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北京大学
国际机器学习研究中心在学校大力支持下，于2022年1月正式成立。中心致力于成为机器学习基础理论、基础算法和科学应用等方面，国际领先的多学科交叉学术研究中心。中心主要研究方向是机器学习的基础理论、基础算法，以及探索在材料、化学、生命科学、物理学、医学、工程等领域的应用。北京大学已经有一批活跃在世界最前沿的青年科学家，有很好的学科建设和科研基础。中心将吸引和聚集国际上机器学习相关交叉学科最活跃的年轻科研人才加盟，建立一支国际领先的机器学习科研队伍，面向全球科学研究发展前沿，面向国家科技发展战略需求，围绕机器学习的关键、核心问题开展相关研究。导师简介
张文涛，北大叉院国际机器学习研究中心助理教授、研究员、博士生导师，研究兴趣为数据驱动的机器学习、图机器学习、机器学习系统和AI4Science。他近5年在机器学习（ICML, NeurIPS, ICLR）、数据挖掘（KDD, WWW）和数据管理（SIGMOD, VLDB, ICDE）等领域发表30多篇CCF-A类论文，并获得多个最佳论文奖（如第一作者获WWW’22 Best Student Paper Award 和 通讯作者获APWeb-WAIM’23 Best Paper Runner Up Award）。他领导或参与开源了多个机器学习系统，如大规模图学习系统SGL、分布式机器学习系统Angel、和黑盒优化系统OpenBox。他曾获2021年度亚太地区唯一的Apple Scholar、2022世界人工智能大会云帆奖等多项荣誉。
个人主页：
https://zwt233.github.io/
https://cmlr.pku.edu.cn/People/Faculty/5ce37bd8e3244030ae3f34e01d23e761.htm
招生简介
北大国际机器学习研究中心张文涛教授团队招收研究助理（RA） / 实习生若干。对于推免/申请考核制的博士生/硕士生 ，建议提前进组联系实习。
研究方向
1. 数据驱动的机器学习(Data-centric ML)：近些年来AI模型发展遇到了瓶颈，大部分SOTA模型（如ChatGPT和SAM）都是沿用2017年提出的Transformer结构，性能收益来源由模型 --> 数据。我们课题组主要考虑优化Data quality, quantity 和 efficiency，以较低成本和较短时间来获得大量高质量数据。
2. AI4Science：AI4Science是人工智能和Science交叉领域，也是目前学术界和工业界前沿的热点方向。我们课题组主要考虑Science领域的药物发现和蛋白质结构预测等交叉应用。
3. 扩散模型（Diffusion Model）：多模态学习扩散模型是当前最热门的生成模型，其应用领域包含了CV、NLP以及交叉学科等，我们课题组主要探究扩散模型如何更好地应用于各种复杂生成场景，如文生图、文生视频、可控3D生成、多模态学习等，并和全球顶尖专家学者合作产出高质量论文。
4. 图机器学习 (Graph ML)：图数据广泛存在于现实生活中，如微信里的社交网络，知识图谱以及淘宝推荐场景里的用户商品二部图。图机器学习也即“将机器学习应用于图数据”，有望解决传统深度学习无法处理的关系推理、可解释性等一系列问题。我们课题组主要考虑以图神经网络（GNN）为切入点，用DCML的思想来优化图数据（如图结构优化、图数据增强和图异常处理等）。
5. 机器学习系统 (ML System)：ML System是人工智能和计算机系统的交叉领域，也是目前计算机系统研究前沿的热点方向。我们课题组主要考虑从系统层面来支持DCML任务，如支持多种类型（如Graph和Text）的数据格式，支持大规模数据的处理（如Distributed ML），以及降低系统的使用门槛（如AutoML）等。
招生要求
需要至少满足以下一个要求，满足多个要求者优先考虑：
1. 作为主要作者在顶级会议（如ICML/NeurIPS/ICLR/CVPR/ICCV/WWW/KDD/SIGMOD/VLDB等）发表过论文；
2. 有机器学习基础，有相关研究和开源项目经验，并熟练掌握PyTorch等工具使用；
3. 在科技公司或研究机构有过实习经历，对机器学习的应用有系统深刻理解，并在实习阶段取得过突出成果；
4. 在Kaggle、天池和OGB 等比赛中取得过良好成绩；
5. 有ACM/NOI/NOIP等信息学竞赛训练经历，有扎实的编程基础；
6. 对机器学习基础研究和应用有浓厚兴趣，愿意独立思考，足够Self-motivated并渴望做出有影响力的科研成果。
加入我们课题组有何优势？
1. 作为一线青椒，我善于发现好的研究问题，一对一指导（每周至少meeting一次）；
2. 每周按小方向组会分享（线下：北大静园6号院，线上：腾讯会议）了解学术前沿；
3. 推荐信和优先保送本课题组硕博（叉院PhD住宿和工位在校本部燕园校区）的机会；
4. 合作发表CCF A类顶会论文，参与Github开源项目（如SGL 和 DCML System）；
5. 丰富的计算资源（如Tesla A100）和助研津贴（视参与程度）；
6. 工业界合作伙伴 (如Apple、腾讯、华为和上海AI Lab等) 实习和工作推荐；
7. 学术界合作伙伴（如Mila、Stanford、HKUST、NUS和UQ等）PhD推荐；
8. 有热心的学长学姐和愉快的氛围，定期组织团建 (自愿参加)；
9. 根据每位学生的基础、兴趣和未来规划针对性制定培养方案；
10. 作为同龄人:)讨论学习、生活、工作和职业规划，尊重学生想法成为朋友。
申请方式
请发送简历、成绩单、代表性论文或项目到：wentao_zhang@pku.edu.cn
邮件标题：姓名+专业+申请博士/硕士/研究助理/实习生
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