多模态学习、自动驾驶、机器人方向,清华MARS Lab招收博士生、研究助理和工程师

2022 年 3 月 19 日 机器之心
新一年博士招生正式启动! 本期我们将为大家介绍清华大学 MARS Lab 的招募信息。


作为专业的全球人工智能信息服务平台,机器之心不仅可以提供前沿的科研动态,还能帮你找到合适的工作或进修的机会。

此前,机器之心发布了多篇与招收硕士 / 博士 / 博士后相关的文章,为广大读者传递了海内外招生的教授与实验室信息,引起了不错的反响。如今,又到了博士招生的季节,我们整理了海内外多所实验室的招生信息。

本期的招生信息来自 清华 MARS Lab 赵行课题组,包含多模态学习、自动驾驶、机器人方向的博士生、研究助理和工程师多个机会。


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/

实验室介绍 

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/ 

职位介绍 

博士生(多模态学习,自动驾驶,机器人方向) 

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(多模态学习,自动驾驶,机器人方向) 

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(多模态学习,自动驾驶,机器人方向) 

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(下一代数据驱动的自动驾驶系统) 

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: 

  • 拥有或在读计算机或电子相关专业。

  • 熟悉 Python/C++,linux 开发,有 ROS 经验尤佳。

  • 有 OI 获奖,AI 顶会竞赛获奖经历。

  • 有 AI 研究经验,有 AI 顶会论文发表尤佳。


联系方式 

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。

往期回顾:


这是机器之心招聘栏目,对接读者与有需求的高校实验室与企业。对招聘感兴趣的机构请联系:liyazhou@jiqizhixin.com。
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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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