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[招聘信息] 中国科学院自动化所 智能系统与工程研究中心 招聘助理研究员、博士后、算法工程师...

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发表于 2019-12-20 17:20:56 | 显示全部楼层 |阅读模式
智能系统与工程研究中心是研究所为适应新时代需要成立的一个战略部门,推动人工智能技术在重大项目及重大工程中的深度应用,主要开展视觉感知、认知与决策等核心理论技术研究及应用(包括小样本学习、图像内容理解、强化学习、对抗学习、可解释性AI等)。本课题组主要从事自主进化智能理论算法研究与应用,本课题组共计承担四十余项科研项目,包括国家重点研发计划、国家自然科学优秀青年基金、中科院前沿科学重点研究计划、国家万人计划“青年拔尖人才”及重大横向合作多项。近年来,在国际权威期刊和重要会议上发表论文180余篇,五次获得国际视觉算法权威竞赛冠亚军。在通用人工智能方面,本课题组参加2017年AIIDE星际争霸AI国际挑战赛,获得国际第四名,击败包括Facebook,斯坦福大学等国际知名机构,2018年AIIDE星际争霸AI国际第三名。

招聘岗位:人工智能助理研究员、博士后
工作职责:深入研究博弈对抗动力学建模、博弈均衡分析与逼近、因果可推断的可解释建模、多智能体系统,构建博弈决策智能理论与算法体系,推动相关理论技术在感知、决策等领域实现跨越式突破。
岗位要求:
1.计算机视觉、自然语言处理、多智能体系统、算法博弈论、运筹学、机器学习等相关专业博士毕业生;
2. 非常熟悉至少Tensorflow,PyTorch中的一种深度学习框架,熟悉OpenSpiel, Ray RLlib等框架优先;
3. 运筹学、决策控制理论、博弈论/演化博弈论/算法博弈论等专业优先。
4. 在本领域(计算机视觉、自然语言处理、模式识别、多智能体系统、无人系统、机器学习、数据挖掘、人工智能等方向)高水平国际学术期刊或顶级国际会议上发表过一作论文。

工作待遇:
1.        助理研究员提供学术界有竞争力薪酬待遇,且解决北京户口;
2.        博士后工作优秀可转为研究所正式科研人员;


招聘岗位:分布式机器学习算法工程师、实习生
工作职责: 研发大规模分布式机器学习计算平台,训练引擎、算法模型设计以及评估评测算法系统。
岗位要求:
1.硕士及以上学历,基础扎实;熟练掌握 C++、多线程编程;熟练使用 Linux 系统以及 GCC/Clang GDB/LLDB 等开发工具;
2.了解常用数据结构、算法以及设计模式,并能灵活使用;
3.良好的工业级系统开发经验,熟悉常见的分布式编程范式以及设计模式;
4.扎实的计算机体系结构背景,熟悉MPI/OpenMP等并行计算/高性能计算框架,对大规模机器学习相关技术有良好技术直觉和掌握,比如BSP/SSP/A-SGD/数据并行/模型并行/常见机器学习优化算法等;
5. 非常熟悉至少Tensorflow,PyTorch中的一种深度学习框架,熟悉OpenSpiel, Ray RLlib等框架优先;
6. 在本领域高水平国际学术期刊或顶级国际会议上发表过论文优先。
工作待遇:
提供有竞争薪酬,优秀工作环境,北京户口。


招聘岗位:深度强化学习算法工程师、实习生
工作职责: 研发深度强化学习算法,包括模型设计,训练与评估。
岗位要求:
1、计算机、人工智能、自动控制、模式识别等相关专业硕士及以上学位;
2、熟练使用TensorFlow/ PyTorch等至少一种深度学习框架,熟练使用Python/ C++等至少一种编程语言。
3、在以下(深度)强化学习领域有一定积累:
无模型学习(Model-Free RL): Value-based Algorithm, Policy Gradients, Deterministic Policy Gradients, Distributional RL, Evolutionary Algorithms;
模仿学习(Imitation Learning and Inverse Reinforcement Learning): Behavior Clone, GAIL
多智能体学习(Multi-agent learning)
基于模型的学习(Model-Based RL): Model is Learned, Model is Given
Scaling RL(分布式强化学习):Ape-x, R2D2, IMPALA
探索(Exportation): Intrinsic Motivation, Unsupervised RL
迁移和多任务(Transfer and Multitask RL): Progressive Networks, UVFA, UNREAL, HER
分层(Hierarchy): STRAW, Feudal Networks, HIRO
Meta-RL(元学习)

工作待遇:
提供有竞争薪酬,优秀工作环境,北京户口。


欢迎来信咨询:jgzhang@nlpr.ia.ac.cn  张老师
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