博士申请 | 清华大学交叉信息院赵行老师招收多模态学习、自动驾驶方向博士生

2022 年 3 月 21 日 PaperWeekly

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清华大学

MARS Lab 是清华大学交叉信息院下的交叉学科 AI 实验室。 我们尝试解决一系列探索性的 AI 问题,并且一直在寻找新的挑战。当前我们特别感兴趣如何让机器像人一样的能够通过多种感知输入进行学习、推理和交互。目前实验室的研究方向可概括为 MARS: 
  • Multimodal learning:多模态学习理论,视觉和语音的多模态学习。 

  • Autonomous driving:视觉为中心,数据驱动的自动驾驶技术。 

  • Robotics:多传感器机器人系统。 

  • Sensors:新型传感器机器学习。 


实验室氛围:鼓励合作与分享,老师不 Push,研究自由度高,欢迎有志于 AI 研究的同学加入。 


实验室成员:清华大学的博士生,麻省理工的合作学者,已经申请到北美四大的博士学长学姐,北大、上海交大、复旦、同济等高校的实习生。 


实验室位置:(1)北京清华大学;(2)上海期智研究院。可以根据你的情况选择在北京或者上海参与研究。 


实验室主页:
http://group.iiis.tsinghua.edu.cn/~marslab/



导师简介

赵行,清华交叉信息院助理教授,博士生导师。赵行在 MIT 取得了博士学位,师从 MIT AI&D 系主任 Antonio Torralba 教授,是多模态深度学习的开创者之一;后于谷歌无人车项目 Waymo 担任研究科学家,提出了自动驾驶预测领域的一系列框架性工作。赵行的工作曾被 BBC、NBC、麻省理工科技评论等主流科技媒体报道。他的论文获得了 2015 年 ICCP 最佳论文奖。他本人入选了 2020 年福布斯中国 U30 科学榜。


个人主页:

https://hangzhaomit.github.io/


博士生
研究方向:多模态学习,自动驾驶,机器人

岗位描述

你将选择自己的研究兴趣,和赵老师与组内同学一起,开启一段探索性的研究旅程。作为一名博士生,你将面对一些之前无人思考过的新问题,你需要有主动分析,调研和解决问题的能力。课题组会给予你研究自由度和资源支持,同时支持你前往海外知名高校如 MIT、Stanford 进行访问,进入顶级企业研究院如 Google、Facebook 进行实习。在你毕业的时候,我们希望你成为自己研究方向的一颗新星。


全职研究员
研究方向:多模态学习,自动驾驶,机器人

岗位描述

你将有机会按照自己感兴趣的方向提出研究项目的想法,并在赵行老师的指导下完成该研究项目。你将会获得实验室庞大的计算资源的支持,同时获得与其他高校的同学或老师,或是业界顶尖研究机构合作的机会。全职研究员需要主动探索该领域的前沿方向,了解该领域目前急需解决的问题,并自主提出合理的研究方案或框架。


研究实习生

研究方向:多模态学习,自动驾驶,机器人

岗位描述

你将有机会了解并参与到 Mars Lab 正在开展的前沿研究项目之中,或者你可以自己提出项目想法,并获得赵老师的指导。你将有机会使用实验室庞大的计算资源,同时获得与其他高校的同学或老师,或是业界顶尖研究机构合作的机会。研究实习生需要有较为充足的时间,有扎实的代码实现能力和基础的理论知识,对该领域有浓厚的兴趣。


研究工程师

研究方向:下一代数据驱动的自动驾驶系统

岗位描述

你将有机会学习,了解并参与搭建还在实验室中的下一代自动驾驶系统。在自动驾驶的下一次大变革到来之前提前投资自己,成为行业先驱。下一代自动驾驶系统与目前的自动驾驶系统完全不同,旨在突破自动驾驶的核心瓶颈,搭建数据驱动的感知系统以及可学习的仿真系统。自动驾驶方向的研究工程师需要全栈的代码工程能力,熟悉常见的神经网络模型,有创新和极客精神。


岗位要求
满足如下要求中的两条或以上: 
1. 拥有或在读计算机或电子相关专业;
2. 熟悉 Python/C++,linux 开发,有 ROS 经验尤佳;
3. 有 OI 获奖,AI 顶会竞赛获奖经历;
4. 有 AI 研究经验,有 AI 顶会论文发表尤佳。

申请方式

请有意向的同学们撰写邮件(标题:职位 - 姓名 - 单位,附上自己的简历、成绩单等信息)发送到:zhaohang0124@gmail.com,申请博士的同学请关注并报名即将发布的清华大学交叉信息研究院的优秀学生夏令营。






实习内推

阿里达摩院智能对话算法团队 微软亚洲研究院深度与强化学习组 元象唯思认知智能组 腾讯天衍实验室 平安科技人工智能中心 京东科技人机交互技术部 哈啰出行NLP团队 阿里云开发者社区 字节跳动Data团队 腾讯IEG计算广告算法组 华为旗舰算法团队 美团无人车团队 微信AI北京团队 字节跳动抖音直播团队 滴滴安全部图像算法组 哔哩哔哩 网易智慧企业事业部 诺亚方舟实验室智能工业视觉组 快手Y-Tech部门 百度视觉技术部 腾讯TEG-AI平台部 阿里达摩院AliceMind语言模型团队 字节跳动智能创作图像团队 贝壳人工智能技术中心 阿里达摩院多模态翻译团队 字节跳动电商平台治理算法团队 腾讯云小微自然语言技术中心 阿里达摩院生物医学团队 字节跳动AI Lab 微软亚洲研究院多媒体计算组 微软亚洲研究院自然语言计算组 百度深度学习技术平台部 腾讯广告多媒体AI中心 阿里云视频处理算法团队 阿里达摩院灵瞳实验室 阿里达摩院城市大脑实验室 微软亚洲研究院 & BingAds 腾讯游戏王者荣耀算法团队 字节跳动AI审核团队 华为诺亚方舟实验室 光大银行总行智能风控中心 商汤科技研究院 太平洋保险数智研究院 京东探索研究院 微软亚洲互联网工程院 华为云Edge AI团队 微软亚洲研究院机器学习组 北京智源人工智能研究院 京东搜索广告算法团队 平安科技硅谷研究院 腾讯AI Lab视觉计算中心 字节跳动商业化内容理解中台 华为中央媒体院媒体技术实验室 腾讯优图实验室视频组 轻舟智航自动驾驶感知组 阿里达摩院语言智能实验室 微软亚洲研究院语音组 IDEA数字经济研究院 阿里达摩院XR实验室 小红书社区技术部 阿里妈妈展示广告核心算法团队 小米 微软亚洲研究院上海人工智能组 百度研究院深度学习实验室 腾讯天籁实验室 蚂蚁集团数字身份团队 三星通信研究院 美团搜索与NLP部 百度自然语言处理部 阿里达摩院智能计算实验室 京东商业提升事业部 华为高斯实验室 阿里巴巴流量风控团队 华为诺亚方舟实验室 阿里达摩院多模态翻译团队 OPPO小布助手中心
校招岗位
字节跳动搜索团队百度搜索策略部京东广告质量部 阿里巴巴达摩院对话智能团队 华为诺亚方舟实验室百度智能生活事业群组中科院自动化所百度自然语言处理部ERNIE团队旷视研究院3D组 OpenMMLab 轻舟智航 阿里达摩院XR实验室 腾讯TEG-AI平台部 京东推荐 腾讯优图实验室 微软亚洲互联网工程院 中科院计算机网络信息中心 蚂蚁金服智能引擎技术事业部 微软亚洲互联网工程院 华为云Edge AI团队 英特尔中国研究院 腾讯优图实验室视频组 阿里钉钉算法技术团队 极氪智能科技 三星通信研究院 华为高斯实验室
社招岗位

OPPO数据智能隐私计算团队百度ACG智慧城市事业部阿里巴巴达摩院决策智能实验室元象唯思认知智能组京东搜索检索团队远鉴科技腾讯天衍实验室华为诺亚方舟实验室上海人工智能实验室澜舟科技百度智能生活事业群组中科院自动化所浙江大学杭州国际科创中心深透医疗旷视研究院3D组OpenMMLabPayPal百度视觉技术团队360人工智能研究院聆心智能美团骑行算法团队深圳瑞德林生物清华OpenBMB团队腾讯微信事业群OPPO研究院阿里达摩院XR实验室字节跳动智能创作图像团队科大讯飞智慧医疗研究院NVIDIA初创加速计划团队雪巴科技字节跳动Data智能客服团队京东探索研究院微软亚洲互联网工程院中科院计算机网络信息中心商汤科技研究院蚂蚁金服智能引擎技术事业部微软亚洲互联网工程院华为云Edge AI团队微软亚洲研究院机器学习组字节跳动商业化内容理解中台微软搜索广告算法团队英特尔中国研究院腾讯优图实验室视频组IDEA数字经济研究院微软亚洲互联网工程院小红书社区技术部启元实验室三星通信研究院摄星智能

高校招生

上海财经大学语言智能实验室约翰霍普金斯大学宾夕法尼亚州立大学清华大学刘永进教授香港理工大学佐治亚理工学院香港科技大学(广州)李松泽教授清华大学胡志睿课题组上海交通大学袁野课题组香港科技大学(广州)信息枢纽香港科技大学(广州)曾宪国课题组弗吉尼亚理工贾若溪老师组浙江大学陈华钧教授香港科技大学(广州)Gareth Tyson教授香港中文大学(深圳)罗元教授康涅狄格大学香港科技大学(广州)陈绎泽教授香港中文大学(深圳)于天舒教授罗格斯大学王灏教授范德堡大学NDS实验室新加坡管理大学匹兹堡大学高伟教授布兰迪斯大学张初旭教授北京大学万小军教授弗吉尼亚理工于国强教授Mila实验室唐建教授香港中文大学(深圳)贺品嘉教授加州大学河滨分校余南鹏教授南方科技大学刘泉影教授苏黎世联邦理工学院SML课题组爱丁堡大学NLP组加州大学圣克鲁兹分校王鑫教授圣塔克拉拉大学北京大学王鹤教授香港城市大学魏颖教授北京大学杨耀东教授麦克马斯特大学郑榕教授蒙纳士大学(苏州)陈存建老师东方理工曾文军教授北京大学邓小铁教授悉尼科技大学香港中文大学(深圳)方一向教授华中科技大学张立茂教授中科院深圳先进院清华大学NLP实验室悉尼科技大学香港中文大学(深圳)香港中文大学(深圳)韩晓光教授蒙纳士大学NLP组北京大学刘洋老师清华大学弋力老师麦考瑞大学王岩教授南方科技大学张建国教授香港中文大学(深圳)纪冬旭老师代尔夫特理工大学陶倩教授香港理工大学姚巍老师北京理工大学张睿恒老师香港城市大学张甲晨老师广州国家实验室西湖大学智能无人系统实验室北京理工大学宋承天老师北京大学杨智老师清华大学姚权铭教授中国科学院深圳先进技术研究院香港大学韩锴课题组北京邮电大学悉尼大学徐畅老师香港浸会大学万人杰教授北京大学赵东岩老师香港中文大学(深圳)查宏远教授北京大学周嘉欢老师中国科学院深圳先进技术研究院阿尔伯塔大学韩杰教授阿布扎比人工智能大学北京大学李萌老师


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现实世界中的信息通常以不同的模态出现。例如,图像通常与标签和文本解释联系在一起;文本包含图像以便更清楚地表达文章的主要思想。不同的模态由迥异的统计特性刻画。例如,图像通常表示为特征提取器的像素强度或输出,而文本则表示为离散的词向量。由于不同信息资源的统计特性不同,发现不同模态之间的关系是非常重要的。多模态学习是一个很好的模型,可以用来表示不同模态的联合表示。多模态学习模型也能在观察到的情况下填补缺失的模态。多模态学习模型中,每个模态对应结合了两个深度玻尔兹曼机(deep boltzmann machines).另外一个隐藏层被放置在两个玻尔兹曼机上层,以给出联合表示。
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