哈佛大学约翰·A·保尔森工程与应用科学学院的应用数学系现提供一个几何机器学习领域的博士后研究员职位。该职位由梅兰妮·韦伯教授领导的几何机器学习小组提供，旨在探索几何与机器学习交叉领域的研究机会，专注于研究数据和模型中的几何结构，以及如何利用这些结构设计具有可证明保证的高效机器学习算法。研究领域包括表示学习、图和流形上的机器学习与优化，以及几何方法在科学中的应用。
职位描述： 这是一个为期一年的职位，有可能延长。首选开始日期为2025年7月1日，但有一定的灵活性。有关研究和近期出版物的更多详情，请访问几何机器学习小组的网站：Geometric Machine Learning Group’s Website[1]。如有疑问，请发送电子邮件至mweber@seas.harvard.edu[2]。申请将从12月15日起滚动审查，职位空缺直至招满。
基本资格： 应聘者需在任命开始前获得数学、计算机科学或相关领域的博士学位。
特殊说明： 申请时，请提交以下材料：
1.简历（CV）2.研究陈述，概述你当前和未来的研究兴趣3.三封推荐信4.两份代表性的工作和研究兴趣的出版物副本
联系信息： 有关研究和近期出版物的更多详情，请访问几何机器学习小组的网站：Geometric Machine Learning Group’s Website[3]。
联系邮箱：mweber@seas.harvard.edu[4]
推荐信要求： 至少需要3封推荐信，最多允许3封。
关键词： 几何机器学习、表示学习、图和流形上的机器学习与优化。
加入哈佛大学几何机器学习小组，你将有机会在世界顶尖的学术环境中进行前沿研究，并与领域内的杰出学者合作。我们期待您的加入，共同推动几何机器学习领域的创新与发展。请在截止日期前提交申请，把握这一宝贵的学术机会。
References
[1] Geometric Machine Learning Group’s Website: https://weber.seas.harvard.edu[2] mweber@seas.harvard.edu[3] Geometric Machine Learning Group’s Website: https://weber.seas.harvard.edu[4] mweber@seas.harvard.edu
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