学习与推理系统-林涛实验室
一、导师介绍
实验室负责人（PI）为林涛博士，于2022年11月入职西湖大学工学院，任特聘研究员、助理教授、博士生导师。林涛博士分别在浙江大学获得学士学位，在瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）获得博士学位，博士期间师从分布式算法领域知名学者Martin Jaggi教授和计算机体系架构领域知名学者Babak Falsafi教授。近5年相关研究成果达20余篇论文，主要发表于顶级机器学习会议如ICML、NeurIPS、ICLR上；根据谷歌学术统计，论文引用达2500余次（截至2023年08月）。常年担任ICML、NeurIPS、ICLR、TPAMI等机器学习领域顶级会议和期刊的审稿人。
实验室官方主页：https://lins-lab.github.io/
二、团队介绍
西湖大学工学院学习与推理系统实验室（Learning and INference Systems Laboratory，LINs Lab），专注于深度学习优化与泛化的理论研究，并致力于将理论结果应用于高效、可靠的学习与推理系统的实现。实验室的主要研究方向/兴趣为：
1. 分布式深度学习与推理系统；
2. 深度学习基础理论，深度学习的训练动力学等。
实验室现有3名2023秋季入学的博士生（本科直博生）、3名联合培养博士生、4名科研助理/访问学生。近期发表顶会论文参见：
三、学生去向
因实验室2022年底才成立，暂无博士生的去向信息。
实验室负责人历年所指导的多位学生获得顶级CS名校的博士录取offer和知名企业的实习/工作offer，如CMU、ETH、EPFL、University of Toronto、UCL、HKU、Purdue University、Google、Oracle、Salesforce research、ByteDance、Bloomberg等。
四、申请条件
基础要求
1) 良好的沟通能力、团队协作精神；
2) 对深度学习的基础研究和应用有深厚兴趣，愿意独立思考，渴望做出高质量、有影响力的科研成果；
3) 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；
4) 良好的英文听说读写能力；
5) 足够的上进心及抗压能力（参考ICML/NeurIPS/ICLR submission due）；
6) 扎实的编程基础；
7) 博士研究生、科研助理岗位的申请者需在其就职/入学前应取得学士及以上学位，并在数学或编程等方面具有突出能力
岗位具体申请要求——博士生
1) 欢迎申请者提前联系咨询和申请，并鼓励入选者基于实验室的研究模式和氛围、双方的共同研究兴趣、个人的未来规划等方面进行初步探索，如各种形式的远程科研交流及合作，以实现负责的双向选择。对于有志于在海内外攻读博士学位的在读同学，也欢迎以科研实习/研究助理的形式加入团队。
2) 扎实的数理基础，数学成熟；
3) 熟练掌握机器学习基础理论，对主流深度学习方法有一定了解。
五、申请流程
请将以下材料以PDF形式发送至lins-lab.hr@westlake.edu.cn邮箱，并同步抄送至lintao@westlake.edu.cn和engineering-ai@westlake.edu.cn。邮件标题请注明：“应聘[岗位名称]+[申请者姓名]”。对于符合要求并通过初审者，将会邮件通知安排面试。如有任何其他问题，欢迎邮件咨询（请同样付上材料）。招聘启事在岗位招满前有效。
1. 个人简历；
2. 代表性成果（如已发表/在投学术论文、项目报告、成绩单、GitHub主页等能证明申请者科研学习能力的材料）。
六、薪酬及福利待遇
博士后、科研助理、科研实习等岗位将根据个人科研工作能力和有关规定从优发放，一人一事一议，并根据科研成果提供薪酬补贴。博士研究生奖学金丰厚，稳定按时足额发放，学生可专注科研。
对于博士后入选者，实验室将协助申报博士后相关项目。对获得中国博士后科学基金资助和浙江省博士后择优项目资助的，杭州市给予1:1配套资助。对出站留杭（来杭）工作的博士后，杭州市给予每人40万元补助。更多政策请参见《杭州市博士后资助政策和经费申请》。
七、团队特色
实验室将为入选者提供稳定的工作环境与一流的研究平台，并根据兴趣与需求支持个人的职业发展：
（1） 丰富的计算资源
（2） 相对纯粹的科研环境：实验室遵循国际顶级实验室的研究模式，以发高质量、有国际影响力的学术论文为导向。
（3） 科研指导
i） 假如入选者来自其他领域（如应用数学）或处于研究生涯的初始阶段，但对深度学习充满热情，能够自我驱动的持续学习，那么PI将提供很多具体的科研指导和扎实的科研训练，在初期一对一带领入选者入门。
ii） 假如入选者在深度学习领域已有一定建树，那么PI将基于实验室与入选者个人的共同兴趣点，一起讨论研究大方向，并提供其他合作资源和有价值的研究讨论。
（4） 科研交流与合作：实验室鼓励在团队成员之间、国内外相关学术团队（高校及企业）之间进行多方位多角度的科研交流及合作。提供参与线下顶级国际会议、暑期学校等学术交流活动的机会，鼓励博士生到国内外头部互联网公司进行实习和联合研究。
（5） 对于工作表现优秀者，课题组将为其进一步深造或者工作提供支持。
入选者将获得：
（1） 在如下领域有一定建树，发表高水平有影响力的顶级会议论文的机会。
i） （分布式）深度学习的优化与泛化理论
ii） 分布式深度学习算法与系统（高效性及可靠性）
iii） 基于神经网络的高效学习和推理方法
iv） 更多研究方向请参考：https://lins-lab.github.io/openings/
（2） 与实验室其他团队成员、国内外知名学者进行交流合作的机会。博士后可参与指导实验室的博士生、科研助理及研究实习生；资深博士生可招聘并指导研究实习生。
