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1. 德国柏林工业大学招CSC全奖博士生
2. 英国爱丁堡大学招全奖/CSC博士生
3. 香港城市大学招全奖博士生
4. 德国德累斯顿工业大学招全奖博士生
01
英国埃克塞特大学招CSC全奖博士生
职位信息
德国柏林工业大学（Technische Universität Berlin）电气工程学院Kai Strunz教授课题组（SENSE）招收CSC全奖博士，要求较强的英文能力，2023年的CSC申请需在3月31日前完成。
招聘简介
Kai Strunz教授课题组常年招收博士生、博士后研究员和访问学者。有意申请者请将个人英文简历包括发表文章清单、学习/研究经历、技能，通过电子邮件联系。
博士生申请要求：
1.电气工程相关领域的硕士学位，具有电力系统、电力电子或可再生能源背景者优先
2.本科及研究生阶段学业成绩平均分不低于80分
3.较强的英文写作和英语沟通能力（在国际期刊上发表至少1篇英文学术论文）
导师简介
Kai Strunz教授，于萨尔大学取得本科和博士学位。2002年-2007年任美国西雅图华盛顿大学助理教授。2007年起任柏林工业大学教授。Strunz教授专注于智能电网与可再生能源的研究，已发表期刊论文200余篇，著作9部，谷歌学术被引8974次，先后主持OVANET，OptNetzE等科研项目10余项。Strunz教授担任IEEE PES Subcommittee Distributed Energy Resources主席和IEEE Working Group Dynamic Performance and Modeling of HVDC Systems and Power Electronics for Transmission Systems联合主席。Strunz教授曾获2015年IEEE Power and Energy Society论文奖；2015年IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics一等论文奖；2020年IEEE Transactions on Energy Conversion最佳论文奖。
目前的研究兴趣包括但不限于：
1）欧洲的超级电网；
2）交直流一体化网络；
3）电力系统暂态高效仿真；
4）风能和光伏；
5）多端直流电网
更多关于SENSE课题组的信息，请访问官方主页：
https://www.tu.berlin/sense
学校简介
柏林工业大学（Technische Universität Berlin）于1770年建立于德国柏林，是一所理工类研究型大学。柏林工业大学是13所德国精英大学之一，9所德国卓越理工大学联盟（TU9）成员之一，欧洲顶尖工业管理者高校联盟（TIME）德国7所高校之一，欧洲高等工程教育和研究大学会议联盟（CESAER）德国10所高校之一，欧洲航空航天大学合作联盟（PEGASUS）德国6所高校之一。柏林工业大学在2022年QS世界工程技术院校排名中位列世界第55名，其中细分学科世界排名：电子与电气工程（52）。
申请流程
教授邮箱：
kai.strunz@tu-berlin.de
秘书邮箱：
sekretariat@sense.tu-berlin.de
通过课题组初步面试后，申请人必须在2023年3月31日之前在CSC网站上完成CSC申请。
整个申请过程中申请人将得到SENSE课题组全体成员给予的鼎力支持！期待与优秀的你相聚于世界一流学府里的一流团队，开展一流的学术研究！
02
英国爱丁堡大学招全奖/CSC博士生
职位信息
英国爱丁堡大学（The University of Edinburgh）Dr Lingcong Meng课题组现计划招收全奖/CSC博士/博士后，主要从事柔性电化学传感器领域的研究。
招聘简介
爱丁堡大学是一所成立于1583年的公立研究型大学。爱丁堡大学是英语世界最古老的市立机构，现存第六古老的大学、苏格兰四所古典大学之一。四大排名一直处于世界前50。
Dr Lingcong Meng课题组经费充足，现招一名全奖/CSC博士/博士后，主要从事柔性电化学传感器领域的研究，欢迎各位有相关背景的同学申请。
要求：
本科或者硕士期间成绩优异， 最好有期刊发表，有较强的独立思考，解决问题的能力。
语言成绩达到入学标准，雅思总分不低于6.5，单项不低于6。
联系方式
邮件咨询请附带CV，本硕成绩单，邮箱：
L.meng@ed.ac.uk
03
香港城市大学招全奖博士生
职位信息
香港城市大学（City University of Hong Kong）计算机系机器学习与优化实验室现有博士职位可申请，提供全额奖学金，学制四年，入学时间是2023年9月或2024年1月。
招聘简介
香港城市大学计算机系机器学习与优化实验室2023-2024年度招收全奖博士(Ph.D) 1-2名。本实验致力于从优化的角度构建更加可靠的机器学习模型，从而深入理解机器学习模型的运行原理，尤其是深度神经网络。实验室当前的主要研究兴趣如下：
1. Robustness.
Efficient adversarial training algorithms.
Generalized adversarial notation.
Robustness in applications.
2. Foundations of Deep Neural Networks.
Loss landscape.
Overfitting / Generalization.
实验室的负责人 (PI) 是刘晨博士，2022年9月起任香港城市大学计算机系助理教授 (Tenure Track Assistant Professor)，博士生导师。博士岗位的入学时间是2023年9月或2024年1月。
关于该博士职位：
1、 主要研究课题为“Better and More Efficient Robust Deep Neural Networks”，涵盖的问题包括但不限于鲁棒深度神经网络、神经网络的加速、泛化性研究、对抗攻击和防御以及相关的深度神经网络模型的性质；
2. 研究型导向课题，标准毕业年限是4年。
导师简介
刘晨博士本科毕业于清华大学计算机系，硕士和博士均毕业于瑞士洛桑联邦理工学院 (EPFL) 计算机与通信学院。博士师从瑞士工程科学院 (SATW) 院士Sabine Süsstrunk教授和Mathieu Salzmann资深研究员，期间曾获得微软研究院奖学金 (MSR Scholarship) 并与Ryota Tomioka首席研究经理 (Principal Research Manager) 合作。常年担任机器学习顶级会议ICML, NeurIPS, ICLR的审稿人，同时也是TMLR, SIMODS等期刊的审稿人。博士期间曾指导多名本科生和硕士生的学期项目或毕业设计，在已经毕业的学生中，多人拿到了EPFL等高校的博士offer，也有的去Meta、瑞信 (credit suisse) 等大企业工作。
个人主页：http://liuchen1993.cn
实验室简介
1. 我们拥有香港城市大学学校层面和计算机系系所层面两个强力的GPU高性能计算集群 (HPC)。实验室另有一台自己的GPU服务器用于计算；
2. 实验室将按照国际一流实验室的培养模式，以研究为导向，给予学生充分的自由发展环境。实验室的主要目标是高质量、有深度、有影响力的研究，研究成果目标是国际高质量的会议和期刊；
3. PI将控制实验室的规模在合理的范围内，以确保对实验室的每个成员都有充分交流和指导。对于低年级博士，PI将侧重培养其科研习惯和基本能力，在初期带领其入门。对于高年级博士，PI将充分尊重其职业目标，一对一一起讨论研究项目和发展规划并且提供有价值的海内外的合作资源；
4. PI在博士阶段与微软研究院(MSR)合作并曾参加其在英国剑桥举办的夏令营，也长期与香港科技大学的张潼教授团队合作。PI深知，科学研究不是闭门造车，广泛的合作和充分的交流往往能够事半功倍。因此，实验室鼓励实验室内部、与国内外其他高校实验室以及企业之间的交流与合作。支持实验室成员参加国内外的一流学术会议。支持并鼓励高年级博士赴相关企业实习或开展研究合作。
岗位要求
1. 为人诚实守信，对自己的研究产出负责，实验室对任何学术不端行为采取零容忍态度；
2. 足够的上进心、良好的沟通能力和团队协作精神。本领域的研究成果多发表在会议上，有固定的截稿日期，因此需要有一定的抗压能力；
3. 香港城市大学采用全英文授课教学，申请者需要有良好的英文听说读写能力，有托福、雅思等英语标准化考试成绩为佳（申请时非必需项，但在学校正式录取前应满足学校对于英语标准化考试的成绩要求）；
4. 良好的数学基础，尤其是代数能力，至少熟练掌握一门编程语言；
5. 需要在拟入职之日获得计算机、数学、统计、电子等相关专业的学士或以上学位。申请者本科时期的成绩不得低于80/100或者3.3/4.0。
岗位待遇
1. 所有成功的申请者会与实验室订立合同，工资按照香港城市大学的标准按时足额发放。实验室对成员外出参与学术会议等学术活动提供资金支持；
2. 博士的基础待遇每月约1.75万港币。待遇按照学校按年调整；
3. 该职位属于“Government-Funded Student”，有资格申请学校和政府的各类奖学金。详情参见：
https://www.cityu.edu.hk/pg/research-degree-programmes/scholarships-financial-aid-and-fees
申请方式
请将下列申请材料发送至邮箱cliu644@cityu.edu.hk，邮件标题请注明 申请博士+[申请人姓名]+[拟入职时间]。通过材料初步审核的申请者会被通知面试。申请者亦可通过邮件询问申请处理状态。所有职位空缺在招满前均有效。
申请者需要提供的材料：
1. 个人简历；
2. 本科时期的成绩单；
3. 其他补充材料（可选）：已发表/在投的学术论文、个人主页网址、Github主页、所获奖项扫描件等能证明学习科研能力的材料。
04
德国德累斯顿工业大学招全奖博士生
职位信息
德国德累斯顿工业大学（Technische Universität Dresden）计算机科学系Jens Lehmann教授课题组招收人工智能方向博士和研究助理，支持CSC和DAAD奖学金。
About the project
Special Call for Position for Students Applying for Scholarship (CSC&DAAD)
Research associate / PhD positions in Computer Science and Artificial Intelligence
We are looking for top motivated chinese research associates or phd students with (potential) scholarships to do high quality research in our research group.
Successfully selected candidates will be given a conditional acceptance letter to apply for a scholarship at the chinese scholarship council (http://www.csc.edu.cn/) or the german academic exchange service (daad) (https://www.daad.de/en/) upon request.
Who we are
Prof. Lehmann is a full time principal scientist in Amazon Alexa and at the same time a honorary professor at the Technical University of Dresden. He is also a member of Institute for Applied Informatics (InfAI) and supervising researchers in the Nature-Inspired Machine Intelligence (NIMI) Group which is led by Dr. Vahdati (https://infai.org/nature-inspired-machine-intelligence/). Previously, Prof. Lehmann was leading a research group of smart data analytics (SDA) (http://sda.cs.uni-bonn.de/) which is one of the top leading groups in machine learning, semantic web, data analytics and related domains and technologies. He is a top expert in machine learning, and has an outstanding academic influence in related areas of knowledge graph, question answering system, linked data, semantic web. Dr. Vahdati is a fellow of Oxford University and since two years is leading the NIMI research group with a focus on Representation Learning. SDA and NIMI members have been involved in many reputable national, European and international research activities and projects.
Open Position and Research Topics:
Machine Learning Techniques for/using Knowledge Graphs
Representation Learning and Reasoning
Natural Language Processing for/using Knowledge Graphs
Mathematical Foundation of Knowledge-aware AI
Multimodal / Temporal Knowledge Graphs and Embedding Models
Conversational AI and Dialogue Systems
Requirements
We are welcoming students holding master degrees in a relevant field (computer science, statistics, mathematics, physics). We expect you to have outstanding analytical and abstraction skills as well as very good abilities in programming (PyThon, PyTorch, HuggingFace). You should have good communication and academic writing skill in English language.
Supervision and facilities
Through the research process and your doctoral studies, you will receive continued supervision and will also be provided with all required means for your research at the NIMI/InfAI-Dresden and will benefit from facilities at Technical University of Dresden.
How to apply
More details can be found here:
https://infai.org/nature-inspired-machine-intelligence/#vacancies
Please send an email to Dr. Sahar Vahdati: vahdati@infai.org
Documents:
CV in English (previous academic and working experience and list of previous publications)
Transcripts and copy of master certificate (with english translation)
1 page motivation letter
1 page description on the topic of interest
English Language Certificate
转自：“硕博科研”微信公众号
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