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清华大学自动化系计算能源智能课题组2021年招聘博士后(机器学习方向)

  • 发布时间:2021-05-14
  • 截止日期:详见正文
  • 所属省份北京
  • 工作地点北京
  • 栏目分类北京高校
  • 招聘人数:若干
  • 报名方式:电子邮件
  • 需求学科(供参考)计算机与软件类

 

一、课题组简介

计算能源智能课题组隶属于清华大学自动化系智能与网络化系统研究中心。中心拥有何毓琦讲习教授组,曾获国家“111创新引智计划的支持,成为清华大学第一个、也是全国同类学科第一个获得此项计划支持的团队。

二、课题组PI

赵千川,清华大学自动化系教授、博士生导师,智能与网络化系统研究中心(CFINS)主任,国家杰出青年基金获得者。主要研究方向为强化学习、网络化动态系统的安全分析与性能优化,尤其在绿色ICT技术、建筑节能和智能电网方面开展过深入研究。负责多项国家自然科学基金和与企业的国际合作项目,在国内外学术期刊和会议上发表论文100多篇,合著英文专著1部,合作编写中文教材1部。获得国家自然科学二等奖(排名第2)、教育部自然科学二等奖(排名第1)、关肇直优秀论文奖等多项科研奖励。担任 Elsevier 期刊 Results in Control and Optimization 主编,IEEE自动化科学与工程会刊和自动化学报在内的多个国内外学术期刊编委。

更多内容请参见:cfins.au.tsinghua.edu.cn/cn/faculty/index.php

江奔奔,清华大学自动化系助理教授、博士生导师。2016年至2020年在美国麻省理工学院从事博士后研究工作,合作导师为美国工程院院士Richard Braatz教授。主要研究为融合机器学习、人工智能、控制理论等技术,以新能源汽车电池设计为载体,致力于探索能源智能的预测、诊断、控制和优化新方法。近五年在 Nature Energy, Automatica, IEEE 汇刊等期刊会议上发表论文二十余篇。与美国麻省理工学院、美国斯坦福大学、加州大学伯克利分校劳伦斯实验室等多个国际前沿计算能源研究机构保持着合作关系,还与 Tesla, Toyota, Sila Nanotechnologies 等企业具有合作关系。

更多内容请参见:www.au.tsinghua.edu.cn/info/1111/2232.htm

三、研究领域

招聘的博士后、科研助理将从事计算能源智能领域研究工作。计算能源智能为机器学习、人工智能与新能源领域前沿交叉研究方向,主要研究融合人工智能、控制理论等技术致力于探索能源智能的预测、诊断、控制和优化新方法。

四、应聘条件

1.熟悉机器学习、控制优化等领域专业知识;此外,若具备电化学原理基础知识为加分项;

2.获得博士学位3年以内或即将获得博士学位,年龄一般不超过35周岁;

3.能够独立开展科研工作,以第一作者身份在相关领域国际高水平学术期刊上发表过研究论文;

4.热爱科研,踏实勤奋,有志在学术界进一步发展。

五、博士后岗位待遇

按照清华大学相关规定执行,具体包括如下方面:

1.薪酬:根据清华大学博士后管理相关政策执行。另外,课题组将根据工作能力和表现,提供额外补贴。此外,课题组积极支持并指导博士后申请人及在站博士后申报各类博士后人才支持计划:

1)若入选清华大学水木学者计划,年薪25~30万元,并享受国家住房补贴1.2万元/年,以及相关物业和采暖补贴;

2)若入选博士后创新人才支持计划(简称博新计划),两年60万资助。

2.户口:在站期间,户口可迁入北京;出站后,可享受博士后户口迁移政策及家属户口随迁政策。

3.住房:可租住清华大学博士后公寓,或享受学校租房补贴4.2万元/年。

4.子女入学:博士后子女可在清华大学附属幼儿园或清华大学附属小学上学。

5.特别支持国际合作交流以及推荐国外大学(麻省理工、斯坦福大学、加州大学伯克利分校)继续深造。

6.表现优秀者会推荐应聘启元实验室研究技术岗位。

六、科研助理应聘条件

1.熟悉机器学习、电池管理系统等领域专业知识;

2.具有研究生以上学历;

3.发表过科研学术论文、参与过科研项目;

4.对科研工作充满热情,具有较强的动手能力。

七、科研助理岗位待遇

1.聘期不短于一年,课题组会提供具有竞争力的薪酬、津贴和其他福利。同时课题组会全面培养入选者的各方面能力和背景,包括科研经历、论文发表、基金项目撰写等;

2.特别支持推荐国外大学(麻省理工、斯坦福大学、加州大学伯克利分校)继续深造。

3.表现特别优秀者会推荐应聘启元实验室研究技术岗位。

八、申请方式

有意申请者请将申请材料发送至:bbjiang@tsinghua.edu.cn,同时抄送邮箱:thujiangb@126.com,邮件主题请注明:博士后/科研助理应聘-姓名-学校/工作单位-高校人才网

申请材料包括:

1.个人简历(基本情况、教育、工作经历、博士期间参与项目及成果情况等);

2.代表性论文及其它能够证明本人成果与能力的材料;

3.预计能够进站的时间。

 

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