職位描述
深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)大模型算法GPTTransformerGNN自然語言處理知識圖譜搜索/推薦算法PyTorchPythonC語言人工智能互聯(lián)網(wǎng)
職位名稱：研究員
工作地點：中國上海
職位概述：
作為香港大學(xué)智能交叉創(chuàng)新研究院的核心成員，您將主導(dǎo)AI領(lǐng)域前沿課題的設(shè)計、原型開發(fā)與效果評估。您將與經(jīng)驗豐富的研究人員及工程師組成精干的全棧團(tuán)隊，共同參與前沿研究及系統(tǒng)開發(fā)工作。您將有機(jī)會：
- 探索結(jié)構(gòu)化智能、推理、可信AI系統(tǒng)等前沿研究課題
- 參與真實系統(tǒng)構(gòu)建——從開源框架到實驗原型，將理論轉(zhuǎn)化為實踐并影響真實用戶
- 與學(xué)術(shù)界及工業(yè)界領(lǐng)域?qū)＜疑疃群献?，洞見基礎(chǔ)理念如何轉(zhuǎn)化為實際應(yīng)用
- 通過港大全球研究網(wǎng)絡(luò)發(fā)表論文、開源成果并展示您的工作，共同引領(lǐng)新成立的交叉創(chuàng)新實驗室發(fā)展方向
基本要求：
- 計算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、電子工程、統(tǒng)計學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域的碩士或博士學(xué)位
- 扎實的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)或AI系統(tǒng)設(shè)計基礎(chǔ)
- 熟練掌握Python及常用ML框架（如PyTorch、TensorFlow）
- 具備扎實的構(gòu)建能力——擁有開源項目、研究原型或演示系統(tǒng)的開發(fā)經(jīng)驗，成果需具備可復(fù)用、可測試、可擴(kuò)展特性
- 保持強(qiáng)烈好奇心，樂于探索新領(lǐng)域與工具
- 具備良好的團(tuán)隊協(xié)作與溝通能力，能適應(yīng)協(xié)同高效的快節(jié)奏工作環(huán)境
優(yōu)先條件：
- 在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（圖、表、數(shù)據(jù)庫）建模、推理等領(lǐng)域有研究或項目經(jīng)驗；具備大語言模型相關(guān)工作經(jīng)歷（包括智能體系統(tǒng)、評估與基準(zhǔn)測試、微調(diào)等）
- 熟練運用AI輔助開發(fā)/研究工具（如Copilot、LLM API等）
- 展現(xiàn)研究品味——善于從復(fù)雜現(xiàn)實場景中提煉核心科學(xué)問題，并尋求新穎性與實用性兼?zhèn)涞慕鉀Q方案
- 在頂級AI/ML會議（NeurIPS、ICML、ICLR、KDD、ACL、CVPR等）有發(fā)表記錄者優(yōu)先
工作地點
上海徐匯區(qū)中科大廈8樓
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職位發(fā)布者
張艷琳/人事經(jīng)理
剛剛活躍立即溝通
上海港滬智能科技有限公司
關(guān)于我們香港大學(xué)上海智能交叉創(chuàng)新研究院（港大滬創(chuàng)院）隸屬于香港大學(xué)計算與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院，是一所全新的研究機(jī)構(gòu)。我們是一支由實干科學(xué)家（builder-scientists）組成的團(tuán)隊，致力于做出能夠真正產(chǎn)生現(xiàn)實影響的研究，而不僅僅是論文。我們關(guān)注跨行業(yè)共享的基礎(chǔ)科學(xué)問題，以通用的科學(xué)原理為切入點，讓研究變得“有用”。我們的工作將科學(xué)研究與工程實踐相結(jié)合，構(gòu)建原型系統(tǒng)、開源框架與驗證性平臺，把理論與實踐緊密相連。此外，我們還探索 AI+教育（AI for Education），研究智能系統(tǒng)如何提升學(xué)習(xí)體驗與知識傳播。研究方向我們致力于為下一代智能系統(tǒng)奠定基礎(chǔ)——讓 AI能夠推理、解釋，并值得信任。研究聚焦于以下三個相互關(guān)聯(lián)的方向：結(jié)構(gòu)化智能（Structural Intelligence）我們相信，結(jié)構(gòu)是智能的核心。人類理解世界的方式并非記憶每個細(xì)節(jié)，而是從紛繁的信息中發(fā)現(xiàn)隱藏的結(jié)構(gòu)——把相關(guān)事實歸納在一起，理清因果關(guān)系，并將雜亂無章的數(shù)據(jù)組織成清晰的認(rèn)知模型。我們研究如何讓 AI具備類似能力：在結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)間進(jìn)行統(tǒng)一建模與推理，跨模態(tài)地發(fā)現(xiàn)聯(lián)系，把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可驗證、可擴(kuò)展的知識?？尚排c可評估的智能系統(tǒng)（Trustworthy and Evaluable AI Systems）我們構(gòu)建新的方法與框架，讓 AI的行為可測量、可解釋、可追溯。通過改進(jìn)評估、驗證與增強(qiáng)技術(shù)，確保智能系統(tǒng)不僅能表現(xiàn)出色，更能解釋“為什么”它能做到。 AI+教育（AI for Education）我們探索智能系統(tǒng)如何改進(jìn)教學(xué)與學(xué)習(xí)，從科研協(xié)作、個性化教育到知識獲取工具。工作方式我們采用小團(tuán)隊、全棧式的研發(fā)模式，觀點致勝，而非頭銜。每個人都參與編程、實驗與教學(xué)。我們崇尚快速驗證新想法，也堅持在復(fù)雜問題上持續(xù)深耕。我們的大部分成果最終會以開源工具、數(shù)據(jù)集或框架的形式發(fā)布，讓更多人受益。
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