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新加坡国立大学
新加坡国立大学
（National University of Singapore)，简称国大（NUS），是亚洲顶尖、国际知名的研究型大学（2022年排名在泰晤士高等教育世界大学排名中世界排名第21位，QS世界大学排名中排名第11位）。其电子计算机工程系（ECE）排名世界第14位（2021ARWU）。
导师简介
Dr. Bryan Low is an Associate Professor of Computer Science at the National University of Singapore and the Director of AI Research at AI Singapore. He obtained the B.Sc. (Hons.) and M.Sc. degrees in Computer Science from National University of Singapore, Singapore, in 2001 and 2002, respectively, and the Ph.D. degree in Electrical and Computer Engineering from Carnegie Mellon University, Pittsburgh, Pennsylvania, in 2009. His research interests include probabilistic & automated machine learning, planning under uncertainty, and multi-agent/robot systems.
Dr. Low is the recipient of the (1) Andrew P. Sage Best Transactions Paper Award for the best paper published in all 3 of the IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics – Parts A, B, and C in 2006; (2) National University of Singapore Overseas Graduate Scholarship for Ph.D. studies in Carnegie Mellon University (CMU) in 2004-2009; (3) Singapore Computer Society Prize for Best M.Sc. Thesis in School of Computing, National University of Singapore in 2003; and (4) Faculty Teaching Excellence Award in School of Computing, National University of Singapore in 2017-2018.
Dr. Low has served as a World Economic Forum’s Global Future Councils Fellow for the Council on the Future of Artificial Intelligence and Robotics from Sep 2016 to Jun 2018 and an IEEE Robotics & Automation Society (RAS) Distinguished Lecturer for the IEEE RAS Technical Committee on Multi-Robot Systems in Mar 2019. He has served as an organizing chair for the IEEE RAS Summer School on Multi-Robot Systems in Jun 2016, the AI Summer Schools in Jul 2019 and Aug 2020, and the NeurIPS 2021 Workshop on New Frontiers in Federated Learning. Dr. Low has also served as associate editors, area chairs and program committee members, and reviewers for premier AI (specifically, multiagent systems, AI planning, robotics, machine learning) conferences: IJCAI, AAAI, ECAI, AAMAS, ICAPS, RSS, IROS, ICRA, CoRL, NeurIPS, ICML, AISTATS, ICLR and journals: TKDE, JMLR, JAIR, MLJ, TNNLS, T-ASE, IJRR, T-RO, AURO, JFR, TOSN, JAAMAS. He was the top 5% reviewer for ICML 2019, top 33% reviewer for ICML 2020, and an expert reviewer for ICML 2021.
招生信息
We are hiring postdoctoral fellows, research assistants, and Ph.D. students interested in advancing the state of the art in learning with less data (AutoML, Bayesian optimization, active learning, physics-inspired AI), with applications to automated reinforcement learning, multi-agent reinforcement learning, advanced manufacturing, and the Sciences for a period of 1 year with possible renewal/extension.
The postdoctoral fellows, research assistants, and Ph.D. students will be based in either the School of Computing of the National University of Singapore (NUS) or CNRS CREATE. The postdoctoral fellows have the opportunity to collaborate with/co-advise the PhD and undergraduate students in our research group.
For more information on our research group, interests, and recent papers in ICML, NeurIPS, ICLR, UAI, AISTATS, and AAAI, visit
https://www.comp.nus.edu.sg/~lowkh/research.html
A recorded seminar on our recent works is available here:
https://www.youtube.com/watch?v=MU6HCFm65aE
招生要求
The postdoctoral fellow and research assistant positions are financially supported by multiple 3- to 4-year research grants involving learning with less data as well as the 5-year DESCARTES project (https://www.cnrsatcreate.cnrs.fr/descartes/) involving hybrid AI.
For the postdoc positions, a successful candidate should have a Ph.D. in computer science, computer engineering, machine learning, statistics, math, data science, operations research or other related disciplines. A good publication record in the premier machine learning and AI conferences and/or journals is preferred. He/she must have a strong proficiency in programming.
For the RA and Ph.D. student positions, a successful candidate should have a Bachelor’s degree in computer science and engineering, statistics, math, data science, operations research or other related disciplines from a reputable university and a strong academic track record (especially in math, statistics, and algorithms courses). A good publication record in the premier machine learning and AI conferences and/or journals is a bonus. He/she must have a strong proficiency in programming.
申请方式
If you are interested to apply, please send a short cover letter describing your suitability for the position, detailed CV with academic ranking (if any) and publication list, a concise description of research interests and future plans, and academic transcripts to: Dr. Bryan Low (
lowkh@comp.nus.edu.sg
)
We will begin reviewing applications for the positions immediately.
实习内推
小红书多模态算法组
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蚂蚁集团机器智能部
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微软亚洲研究院机器学习组
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之江实验室
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华为诺亚方舟实验室
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京东物流集团
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商汤智能车舱研发团队
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阿里达摩院生物医学信息处理团队
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百度搜索策略部
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小红书电商算法团队
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快手海外推荐部
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微软亚洲研究院机器学习组
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秘塔科技
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腾讯AI Lab
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微软亚洲研究院数据知识智能组
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网易互娱AI Lab
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蚂蚁安全天筭实验室
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百度文心ERNIE团队
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华为诺亚方舟实验室
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小冰AI Research
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美柚研究院
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之江实验室
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商汤商量SenseChat团队
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微软亚洲研究院机器学习组
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新东方AI研究院
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细红线科技
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阿里达摩院
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中科院自动化所
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微软亚洲研究院自然语言计算组
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字节跳动智能客服算法团队
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上海人工智能实验室
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华为云
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微软亚洲研究院创新工程组
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快手商业化算法团队
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小红书社区搜索组
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腾讯AI Lab
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IDEA研究院
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群核前沿技术研究院
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智源人工智能研究院
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华为云算法创新Lab
校招岗位
英特尔中国研究院
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腾讯优图实验室视频组
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阿里钉钉算法技术团队
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极氪智能科技
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三星通信研究院
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华为高斯实验室
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腾讯IEG互动娱乐事业群
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微软亚洲研究院机器学习组
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华为2012实验室
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百图生科
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阿里巴巴外投广告算法团队｜
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智源人工智能研究院
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快手商业化算法团队
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阿里妈妈智能广告平台团队
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群核前沿技术研究院
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京东零售内容算法部
高校招生
香港中文大学（深圳）吴保元教授
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香港大学赵恒爽老师
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佛罗里达大学陈世刚教授
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东北大学徐啸林老师
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香港理工大学AIMS课题组
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新加坡国立大学Robby T. Tan教授
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香港大学刘希慧老师
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香港科技大学陈浩老师
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新加坡国立大学尤洋老师
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香港浸会大学徐建良教授
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新加坡iTrust研究中心
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香港大学蒋海波教授
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佛罗里达州立大学刘毅老师
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香港中文大学（深圳）纪冬旭老师
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香港科技大学（广州）梁宇轩老师
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北京信息科学与技术国家研究中心
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香港中文大学（深圳）何继善院士
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香港中文大学（深圳）林天麟老师
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休斯顿大学林森老师
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中国科学院深圳先进技术研究院
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南加州大学黄强教授
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埃因霍芬理工大学武垚欣老师
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香港科技大学（广州）白云老师
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香港理工大学林婉瑜老师
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上海交通大学张希教授
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亚利桑那州立大学
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阿联酋MBZUAI宫明明教授
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香港科技大学（广州）骆昱宇老师
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香港理工大学Lap-pui Chau教授
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香港浸会大学
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北京大学分子影像/医学智能实验室
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大湾区大学杨斯崑教授
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香港理工大学智慧航空优化研究团队
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新加坡国⽴⼤学Gim Hee Lee⽼师
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香港科技大学屈华民教授
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清华大学机器学习课题组
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凯斯西储大学印宇老师
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香港理工大学智能计算实验室
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澳大利亚国立大学孙萧育老师
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香港中文大学（深圳）数据科学学院
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新加坡国立大学刘钿渤老师
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西湖大学吴泰霖老师
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香港理工大学李青教授
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