如题
【地点】
深圳/北京/香港
【职责】
研究先进的学习和优化理论,包括表征学习、稳定学习、黑盒优化、组合优化等,并负责将上述方法应用于 eda 算法优化,cpu 体系架构改进等领域。
【要求】
- 计算机,统计或数学硕士或博士学位;若申请实习生实习期至少六个月;
- 在统计、优化和机器学习方面具有扎实的知识或实践经验;
- 具有良好的编程能力和分析问题的能力;
- 熟悉 python 语言和至少一个深度框架,如 tensorflow 或 pytorch。
- 具有计算机体系结构/芯片设计/ eda算法等方面研究经验者优先;
- 熟悉贝叶斯优化/高斯过程/域外泛化等方向者优先;
- 发表过顶会iclr, icml, kdd, neurips论文者优先。
有意向的同学欢迎联系微信: seth0611
ps:各位同学要积极发表顶会论文,好的offer都是看这些的。