作为专业的全球人工智能信息服务平台，机器之心的读者中有大量活跃于人工智能学术领域的顶级学者，也有许多正在攻读 AI 方向的学生。
之前，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。「机器之心招聘栏目」将为大家持续整理了海内外多所实验室的招生信息。
本期，清华大学电子系机器学习课题组（课题组负责人为姚权铭博士）有招聘博士后的需求，有感兴趣的读者可以沟通联系。
清华大学电子系机器学习课题组拟招聘博士后，课题组负责人为姚权铭博士。
姚权铭博士现在是清华大学电子工程系助理教授，国家青年人才计划资助者；研究方向为机器学习。他于香港科技大学计算机系取得博士学位；之后加入第四范式担任高级科学家，创建和领导公司的机器学习组，为国内最早一批从事自动化机器学习的研究团队。他发表 50 多篇一流会议和期刊论文，总引用 3400 余次；其中抗燥标签算法 Co-teaching（NeurIPS 2018）为当年 10 大高引论文之一、AutoCross（KDD 2019）在银行自动化推荐场景中被广泛应用、自动知识图谱嵌入方法 AutoSF(ICDE 2021) 为 OGB 榜单问鼎算法。他担任重要会议 ICML、ICLR、AAAI、IJCAI 和 ACML 的领域主席 / 高级程序委员；Neural Network 期刊副主编。他获得过诸多奖项的认可：福布斯 30Under30 精英榜（中国区），吴文俊人工智能学会优秀青年奖，香港科学会优秀青年科学家和 Google 全球博士奖研金。
团队已有成员 10 人左右，队伍年轻、朝气有活力（包括研究员、博士后、工程师、在读博士生、以及本科生）。与业界和学术界合作广泛，长期和第四范式、百度、HKUST、Stanford、UCLA 等机构保持合作与国际交流。近两年团队发表论文 30 篇（CCF-A 26 篇），其中 TPAMI 3 篇，NeurIPS 5 篇，ICML 2 篇，KDD 3 篇，WebConf 5 篇，ICDE 5 篇；孵化小样本学习工具包 PaddleFSL 在 Github 上已有 1300 Star；研发图学习算法 AutoSF 和 PAS 在 OGB 榜单上名列前茅。
__http://jobs.tsinghua.edu.cn/project/qhdx/pages/recruit_new/?FM_SYS_ID=qhdx#/post/detail/D462A5209CC74E4CB99C36311366ED21__
1. 超参数（hyper-parameter）搜索与优化
2. 图神经网络（graph neural network）结构理解、分析与设计
3. 知识图谱（knowledge graph）表示学习
4. 元学习（meta-learning）学习方法
5. 小样本学习（few-shot learning）方法
6. 以上相关技术在决策和模拟相关实际问题上的应用
1. 已发表人工智能相关的 CCF-A 类至少 1 篇，例如 JMLR / TPAMI / ICML / NeurIPS / ICLR / KDD / WebConf / AAAI / IJCAI / ACL 等
2. 有探索精神，沟通能力良好，能和课题组一起工作成长 2 年
参照学校相关规定，提供有竞争力的薪酬支持和福利待遇，具体可以参考学校和电子系相关规定：https://www.ee.tsinghua.edu.cn/rczp/bshzp.htm
2. 学术成果材料，包括发表论文及收录情况、获奖情况、负责和参与课题情况等。
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