清华大学智能产业研究院长期招聘强化学习方向科研工程师及实习生
人工智能与决策推理方向科研工程师
职责描述：
- 机器学习模型或深度强化学习算法的实现与开发，如模仿学习模型、深度强化学习模型、规划与控制方法等技术在科研产品落地中的应用；
- 机器人、自动驾驶、工业、能源、智能制造复杂系统等场景下的决策推理、控制优化算法建模、模型及相关应用的开发；
- 利用计算机视觉算法、多模态数据建模方法进行场景感知建模，用于相关决策推理任务的学习及训练；
- 进行机器学习系统开发相关工作。
我们要找的人：
- 良好的教育背景，计算机、电子信息、应用数学、模式识别、人工智能、数学、统计、运筹优化等相关专业；
- 2年以上知名科研机构，或业内头部企业实习、工作经验；
- 精通ML\DL\RL等模型与算法，具有深度强化学习模型的研发经验，对强化学习理论和实践有浓厚的兴趣；
- 熟悉至少一种主流深度学习编程框架（TensorFlow、PyTorch），熟悉其底层架构和实现机制；
- 有科研理想，具备优秀的提出和解决问题能力；具有良好的沟通协调能力，有团队协作意识，认同AIR文化。
您将获得：
- 开放专注的文化氛围，与一群最强大脑共创的事业机会；
- 清华科研资源与头部企业资源深度对接，为平台技术创新提供丰富的数据和场景；
- 健全畅通的成果转化及项目孵化机制；
- 更好的工作生活平衡，更自由的工作环境。
深度强化学习方向实习生
清华大学智能产业研究院（AIR）招聘深度强化方向的本科/硕士/博士实习生，主要研究方向侧重前沿offline RL, sample efficient online RL以及imitation learning算法研究及转化落地。团队同时注重与行业头部企业密切协作，赋能相应产业，实现高水平的产学研转化。
实习地点： 清华大学科技园
应聘要求： 本科/硕士/博士在读计算机、自动化、电子、数学等相关专业学生。对人工智能及强化学习有强烈兴趣与相关研究经历，熟悉使用主流深度学习框架，具有独立的文献阅读和算法实现能力。自驱力强，良好的团队合作精神。不少于6个月的连续实习，每周到岗3天及以上；
简历投递邮箱：zhanxianyuan@air.tsinghua.edu.cn（邮件主题：应聘科研工程师/实习生-姓名）
