机器学习组
组别介绍：
微软亚洲研究院机器学习领域从理论、算法、应用等不同层面推动机器学习的前沿。我们的研究兴趣包含：深度学习、强化学习、图学习、梯度提升树、在线学习、预训练、动态学习、学习理论等。同时， 我们也在积极探索人工智能在自然科学和产业应用中的价值，从而为科学工作者和传统工业赋能（具体见研究概况）。在过去的十几年间，我们在顶级国际会议和期刊上发表了大量被高度引用的高质量论文，向微软的产品部门转化了大量核心技术，并帮助众多的企业合作伙伴实现了数字化转型。我们也向开源社区贡献了大量高质量开源工具，例如 LightGBM、LigthLDA、微软图引擎，多智能体资源优化平台“群策 MARO“，业内首个AI量化投资平台“微矿Qlib”，以及最新的时空预测平台”FOST”。
大模型+智能决策研究实习生
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工作职责
积极跟进和关注大模型在智能决策领域的前沿应用和研究；
积极探索提升大模型在复杂多变环境下决策效果的方法；
参与相关算法在物流、能源、工业控制等领域的落地应用。
任职要求
热爱研究，有较强的自我驱动力
快速学习能力
计算机科学、软件工程、电子工程或其它相关专业（本科/硕士/博士）
扎实的数据结构/算法基础
具有优秀的编程能力或相关的项目经验
可以熟练使用英文作为工作语言
具有良好的沟通能力和团队协作精神能得到导师的书面同意
工作时间要求
能获得导师许可并保证至少三个月的实习。
请务必下载并填写申请表（申请表链接：https://aka.ms/InternApplication）并将其与完整的中英文简历（PDF/Word形式）一同发送至：MSRAih@microsoft.com & lesong@microsoft.com，邮件标题中注明：机器学习组大模型+智能决策研究实习生。
要了解更多“明日之星实习生计划”，请访问：https://www.msra.cn/zh-cn/connections/academic-programs/tomorrowstars
时间序列与表状数据算法研究实习生
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工作职责
持续阅读前沿论文，追踪领域最新进展
参与设计及开发Time Series与Tabular Data上的新方法、模型、范式和工具
撰写论文及专利（英文）
任职要求
计算机、电子、数学或其它相关专业（本科/硕士/博士）
扎实的算法、统计、机器学习、深度学习基础
具有优秀的编程能力或相关的项目经验
快速学习能力
具有良好的沟通能力和团队协作精神
加分项：极强的代码和工程能力；数据相关竞赛经历；相关领域的科研经验
工作时间要求
能获得导师许可并保证至少三个月的实习。
请务必下载并填写申请表（申请表链接：https://aka.ms/InternApplication）并将其与完整的中英文简历（PDF/Word形式）一同发送至：MSRAih@microsoft.com & shun.zheng@microsoft.com，邮件标题中注明：机器学习组时间序列与表状数据算法研究实习生。
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AI内容生成研究实习生
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工作职责
以下研究方向任选其一：
多模态基础模型：包括基础模型结构、大规模预训练模型等；
视觉内容生成：包括2D/3D人脸人体生成、3D内容生成、身体动作生成等；
文本内容生成：包括文本推理、检索增强生成、提示生成等。
研究职责：
在相关研究方向开展学术研究，探索前瞻性的人工智能与深度学习技术，发表高质量学术论文，引领学术前沿；
同微软内部各方合作，推动研究产生实际影响力。
任职要求
具有良好的逻辑思维能力，扎实的数理、工程、代码基础，良好的机器学习、深度学习基础；
在计算机、人工智能以及相关领域（软件、数学、自动化、电子等）博士/硕士在读（特别优秀的本科生也欢迎）；
工作地点在北京，可远程实习，实习六个月以上者优先；
有相关研究经历及顶会论文发表优先。
工作时间要求
能获得导师许可并保证至少六个月的实习。
请务必下载并填写申请表（申请表链接：https://aka.ms/InternApplication）并将其与完整的中英文简历（PDF/Word形式）一同发送至：MSRAih@microsoft.com ，邮件标题中注明：机器学习组_AI内容生成研究实习生。
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强化学习算法研究实习生
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工作职责
参与强化学习算法在game testing，logistics，congestion control等领域的落地。在这里，你有机会接触工业级的数据，接触并研发实际业务中的核心技术，并且让强化学习在实际问题中发挥巨大的影响力。
从上述应用中抽象研究问题，进行算法研究。在这里，你有机会接受科研方面的指导和训练，接触研究院提供的各种学术交流机会，在顶级国际会议和期刊上发表高质量的研究工作。
任职要求
计算机或相关专业博士，有志于科研的本科生或硕士也欢迎申请；
具有较强的编程实现能力，良好的沟通能力和团队协作精神；
具备一定的强化学习基础，能够读懂顶级国际会议强化学习方面的论文；
加分项：有数学/物理/信息学竞赛方面的成绩；有强化学习算法的开发和研究经历；在顶级国际会议和期刊上发表过强化学习方面的工作。
工作时间要求
能获得导师许可并保证至少三个月的实习。
请务必下载并填写申请表（申请表链接：https://aka.ms/InternApplication）并将其与完整的中英文简历（PDF/Word/Txt/Html形式）一同发送至：MSRAih@microsoft.com 和 lizo@microsoft.com，邮件标题中注明：机器学习组_强化学习算法实习生。
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智能金融算法研发实习生
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工作职责
1. 智能金融研究方向：
研究机器学习在金融领域（如量化投资）的应用
打破传统投资框架，探索全新的投资策略学习范式，将研究成果发布到相关领域的顶级会议或期刊
将研究工作开源到微软自研量化投资平台 Qlib (https://github.com/Microsoft/qlib) ，在开源社区和金融领域最活跃最前沿的同行进行深度交流
放下Toy data走出象牙塔，面对真实的海量金融数据，设计面向百亿级别的实际金融场景，应对变化莫测的金融市场
2. 智能金融系统开发方向：
定义下一代量化投资研发框架，了解并解决开源社区和金融领域最活跃最前沿的同行的最新需求，研发和维护量化投资平台(Qlib https://github.com/microsoft/qlib)
将理想实验环境中的算法迁移到真实的金融交易场景中，针对真实市场中的问题优化模型和策略，在真实金融数据中分析和定位模型问题。
设计和改进运营百亿级别资金的量化投资系统，解决在真实交易环境中遇到的系统瓶颈，对架构设计和系统性能进行调优
3. 智能金融监管研究方向：
研究机器学习在金融监管领域的应用，场景包括反洗钱、反欺诈等
将异常检测算法用于洗钱及欺诈行为检测
基于图神经网络、时空图等模型建模用户间关联，检测洗钱及欺诈团伙
利用时间序列模型分析洗钱行为及欺诈行为的时序异常规律
将研究成果发布到相关领域的顶级会议或期刊；将算法落地到实际场景中去，在充满噪声的数据中精准识别诡计多端的不法分子
任职要求
熟悉各类机器学习算法、模型的优化，熟悉常用的机器学习工具
具备优秀的编程能力和扎实的算法基础，精通Python和Linux开发环境
能熟练使用至少一种深度学习框架（PyTorch、Tensorflow及Caffe等）
请务必下载并填写申请表（申请表链接：https://aka.ms/InternApplication）并将其与完整的中英文简历（PDF/Word/Txt/Html形式）一同发送至：MSRAih@microsoft.com，邮件标题中注明：机器学习组_智能金融算法研发实习生。
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智能医疗算法研究实习生
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工作职责
AI for Health相关前沿论文的阅读及分享
医疗数据分析、场景挖掘、问题定义
独立推进一项研究子课题，在真实场景的数据中验证
撰写论文及专利
任职要求
计算机、电子或相关专业（本科/硕士/博士）
扎实的机器学习基础知识和编程能力
积极主动的研究和学习态度
有time series, tabular data, graph neural network, CV, NLP等方向研究经历者优先
有完整的论文撰写及投稿经历者优先
有Kaggle、ACM等竞赛获奖者优先
请务必下载并填写申请表（申请表链接：https://aka.ms/InternApplication）并将其与完整的中英文简历（PDF/Word/Txt/Html形式）一同发送至：MSRAih@microsoft.com，邮件标题中注明：机器学习组_智能医疗算法研究实习生。
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强化学习算法应用实习生
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工作职责
积极跟进和关注强化学习算法的前沿研究；
参与机器学习算法，特别是强化学习相关算法的研究；
参与强化学习算法在物流、能源、工业控制等领域的落地应用。
任职要求
计算机或相关专业硕士或以上学历，有较强编程能力的优秀本科生也欢迎申请；
具备良好的数学基础，机器学习知识；
具有较强的编程实现能力，良好的沟通能力和团队协作精神；
加分项：有强化学习算法的开发和研究经历；顶级AI会议文章；熟练掌握深度学习框架(PyTorch, TensorFlow 等)；有开源软件开发经历等。
工作时间要求
能获得导师许可并保证至少三个月、每周至少四天的实习。
请务必下载并填写申请表（申请表链接：https://aka.ms/InternApplication）并将其与完整的中英文简历（PDF/Word/Txt/Html形式）一同发送至：lesong@microsoft.com，邮件标题中注明：机器学习组_算法工程师实习生。
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