![]()
![]()
学校名称：洛桑联邦理工学院
学校排名：QS26
所在国家：瑞士
所需专业：机器学习
奖薪情况：全额奖学金
截止时间：12月9日
洛桑联邦理工学院（EPFL）位于瑞士美丽的洛桑，是一所充满活力和创新精神的顶尖大学。在全球大学排名中，EPFL常年名列前茅，是欧洲最具活力的校园之一。EPFL拥有6,500多名员工，他们共同支持着学校的三大使命：教育、研究和创新。这里的校园生活丰富多彩，汇集了来自120多个不同国家的12,500多名学生和4,000名研究人员，整个社区超过17,000人。无论是顶尖的科研设施，还是各类丰富的校园活动，EPFL都为每个人提供了一个卓越的工作和学习环境。IMOS实验室专注于开发智能算法，以提高复杂基础设施和工业资产的性能、可靠性和可用性，使维护更加经济高效。我们的研究涵盖了一系列尖端技术，包括物理信息机器学习（PIML）、领域适应、图神经网络（GNN）和深度强化学习，特别应用于复杂工业和基础设施系统的独特挑战。我们主要处理异构、多变量时间序列数据，这些数据具有不同的数据类型、采样率和不确定性程度。我们正在寻找一位积极主动、才华横溢的博士后研究员加入我们充满活力的团队。成功的候选人将在开发模型方面发挥关键作用，这些模型使用物理信息机器学习（PIML）和图神经网络（GNN）来捕获工业和基础设施资产的动态和退化。这个职位提供了领导开创性研究、推动创新、指导学生以及与行业合作伙伴密切合作的独特机会。拥有计算机科学、机器学习、数据科学、信号处理或相关领域的博士学位。理想的候选人应具有扎实的学术基础和深度学习方面的专业知识，特别是在物理信息机器学习（PIML）或物理信息图神经网络（GNN）方面。具有在深度学习方面进行独立、前沿研究的能力，特别是在GNN和PIML方面，并在高影响力期刊和顶级机器学习会议上发表过文章。具有较强的人际交往和沟通能力，能够有效地指导和指导学生。独立、好奇心和创新是成功申请者高度重视的品质。我们鼓励创造性思维和探索新的研究方向。您的申请通过以下链接提交https://careers.epfl.ch/job/Lausanne-Postdoctoral-Researcher-in-Physics-Informed-ML-and-GNN-for-Industrial-Time-Series-Data/940109174/，申请材料应包括动机信、详细简历、简短的研究陈述、学位证书和成绩单、推荐信人的姓名和电子邮件地址。
以上留学相关信息的专业解答，可以通过以下微信二维码：
![]()
![]()
![]()
![]()
编辑| 国外硕博招生
![]()
