科研实习 | 加拿大Mila实验室唐建教授招收机器学习/生物医药方向科研实习生

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Mila

Mila 实验室是由深度学习先驱 Yoshua Bengio 教授领导的人工智能实验室（https://mila.quebec/），主要从事深度学习、强化学习、优化算法等人工智能领域的基础研究以及在不同领域的应用。现有教师 80 余人，学生 1000 人左右，是目前学术界从事深度学习和强化学习最大的实验室。

导师简介

唐建博士现任加拿大蒙特利尔学习算法研究所（Mila）助理教授，其研究领域包括图表示学习、图神经网络、药物发现及知识图谱。唐建 2014 年毕业于北京大学信息科学技术学院并获得博士学位，2014-2016 年任职微软亚洲研究院副研究员，2016-2017 年为密歇根大学和卡内基梅隆大学的联合培养博士后，曾获 2014 年机器学习顶级会议 ICML 的最佳论文。唐建是图表示学习领域的代表性学者，他所提出的网络表示学习算法 LINE 被广泛应用，其他代表工作还包括 RotatE 等。团队目前的核心研究方向是AI for Drug Discovery，在这个领域做出了一系列代表性工作，并且在近期开源了一个专门用于药物研发的机器学习系统TorchDrug，受到广泛关注，未来团队将致力于推进AI for Science。

个人主页：

https://jian-tang.com/

招生信息

你是否对蛋白质设计、生物医药文本分析有深厚的兴趣？你是否渴望在NeurIPS、ICLR、ICML等顶级机器学习会议上发表论文？你是否有梦想在未来攻读博士学位并深入探索AIGC技术在生物医药领域的应用？

如果你的答案是肯定的，那么这个机会可能是你期待的！我们的团队正在寻找热爱科研的实习生。你需要熟悉Graph Neural Networks、Transformers、Diffusion Models中的至少一项。我们欢迎所有对机器学习和生物医药领域有热情的同学加入我们的团队。我们提供两种实习职位：

1. 科研职位：你将有机会参与到最前沿的科研课题，并有机会将成果发表在NeurIPS、ICLR、ICML等顶级机器学习会议上。如果表现优秀，你将有机会去Mila实验室攻读博士学位，实现科研梦想；

2. 应用职位：你将有机会将最新的AIGC技术，例如Diffusion Models和Large Language Models，应用于实际问题中，助力生物医药领域的快速发展。无论你更倾向于哪一种职位，我们都期待你的加入！如果你对此感兴趣，欢迎与我们联系。让我们一起探索机器学习和生物医药的交叉领域，为未来的医药发展作出贡献！

往期实习生

孙之清（2018年暑期），实习期间发表论文一篇（ICLR一作），目前在CMU攻读PhD。

徐民凯（2019年暑期），实习期间发表论文一篇（ICLR一作），目前在Stanford攻读PhD。

高天宇（2019年暑期），实习期间发表论文一篇（TACL二作），目前在Princeton攻读PhD。

胡声鼎（2019年暑期），实习期间发表论文一篇（NeurIPS一作），目前在清华攻读PhD。

罗世通（2020年暑期），实习期间发表论文三篇（NeurIPS、ICML、ICLR一作）。

Wangchunshu Zhou（2020年暑期），实习期间发表论文一篇（NeurIPS一作），目前在ETH攻读PhD，申请期间获得Stanford offer。

徐明皓（2021年暑期），实习期间发表论文两篇（NeurIPS、ICML一作），目前在Mila攻读PhD。

张作柏（2021年暑期），实习期间发表论文一篇（NeurIPS二作），目前在Mila攻读PhD。

张扬天（2022年暑期），实习期间发表论文一篇（ICLR一作），目前在Mila攻读PhD。

申请方式

欢迎感兴趣的同学发送简历至邮箱 [email protected]