科研招聘丨西湖大学LINs Lab招收大语言模型方向博士/访问学生/RA/博后

文摘   2024-09-12 20:30   比利时  
实验室简介
西湖大学工学院学习与推理系统实验室(Learning and INference Systems Laboratory,LINs Lab),专注于深度学习优化与泛化的理论研究,并致力于将理论结果应用于高效(efficiency)和可靠(robustness)的学习与推理系统的实现。


导师简介

实验室负责人(PI)为林涛博士,于2022年11月入职西湖大学工学院,任特聘研究员、助理教授、博士生导师,入选国家级青年人才计划。林涛博士分别在浙江大学获得学士学位,在瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)获得博士学位(导师:Martin Jaggi教授、 Babak Falsafi 教授 IEEE/ACM Fellow)。长期致力于机器学习与优化、分布式深度学习等领域研究。近5年相关研究成果近40篇论文,主要发表于顶级机器学习会议ICML、NeurIPS、ICLR上;提出了一系列针对通信效率、学习效率及异质数据鲁棒性等问题的分布式学习算法,其中相关算法被纳入 PyTorch 官方分布式学习算法库。根据谷歌学术统计,论文引用达3900余次(截至2024年9月)。


PI之前指导的多位学生已获得顶级CS名校的博士录取offer和知名企业的实习/工作offer,如CMU、ETH、EPFL、University of Toronto、Purdue University、NUS、UCL、HKU、Google、Oracle、ByteDance、Bloomberg等。实验室自 2022 年底成立以来,所培养学生已发表3篇ICLR、4篇ICML、1篇ICCV、1篇CVPR、1篇 ECCV。


实验室主页:

https://lins-lab.github.io/



研究方向

实验室计划招收下述研究方向的研究人员(博士生、访问学生、科研助理、博士后):

1. Multi-modal large language model;

2. Data-centric optimization for Deep Learning (including MLLM);

3. Collaborative LLM & MLLM agents;

4. Efficient (collaborative) learning and inference systems.



基本要求

1. 良好的沟通能力、团队协作精神;

2. 对深度学习的基础研究和应用有深厚兴趣,愿意独立思考,渴望做出高质量、有影响力的科研成果;

3. 为人诚实守信,对自己的研究产出负责,实验室对任何学术不端行为采取零容忍态度;

4. 良好的英文听说读写能力;

5. 足够的上进心及抗压能力(参考ICML/NeurIPS/ICLR submission due);

6. 扎实的编程基础,熟练掌握PyTorch;

7. 研究实习生的实习时间需至少4 - 6个月。



写给博士研究生申请者

写在前面:无论对于你还是对实验室而言,博士这四到五年的时光必将会在双方的记忆中留下深深的烙印。因此,秉持着对双方负责的态度,实验室强烈希望意向申请者能来实验室进行至少3个月的科研实习/访问,亲身体验实验室氛围、研究模式与理念,共同判断我们是否能愉快且高效地共同成长(注:实验室不会超额发放这类实习访问机会,所以请放心)。


对于入学的博士研究生,实验室将尽力提供:

1. 充裕的算力。实验室目前已有72块4090/3090/L40/RTX 6000 Ada显卡,并能随时访问西湖大学的千卡计算集群(A100/A800/H100/H800),作为基础算力保障;

2. 优渥的待遇。除去西湖大学本身较丰厚的博士补助外,实验室鼓励博士生参与跟科研主线密切关联的工业界研究项目,在真实场景中凝练理论问题,并提出简单且高效的解决方案(注:博士生对该类合作具有自主选择权)。

3. 频繁的学术交流。实验室鼓励博士生多次参加学术会议,通过研究成果和经历建立个人履历与人脉。实验室期望能与博士生一块努力,并将博士生推荐到更好的平台,例如国内外头部科技公司的科研实习/全职、国际知名学者的访问学生/博士后研究员。



申请方式

请将以下材料发送至:

lins-lab.hr@westlake.edu.cn

并同时抄送至:

lintao@westlake.edu.cn

邮件标题请注明:“应聘[岗位名称]+[申请者姓名]”。对于符合要求并通过初审者,将会邮件通知安排面试。如有任何其他问题,欢迎邮件咨询(请同样附上材料)。招聘启事在岗位招满前有效。

1. 个人简历;

2. 代表性成果(如已发表/在投学术论文、项目报告、成绩单、GitHub主页等能证明申请者科研学习能力的材料)。


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