需求学科（供参考）：
电子信息计算机科学与技术
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一、导师简介
吴泰霖博士为西湖大学工学院人工智能方向新入职助理教授。2012年于北京大学物理学院获得学士学位，2019年获得麻省理工学院理学博士学位，2020年-2023年4月在斯坦福大学计算机系从事博士后研究。吴泰霖研究方向为AI与Science学科交叉的核心、普适问题，包括：（1）开发机器学习方法用于大规模科学仿真和设计（流体、机械、材料、生命科学）,（2）开发机器学习方法用于科学发现（物理、生命科学）,（3）基于图神经网络和信息论的表示学习。尤为突出的是，在博士和博士后期间，吴泰霖博士在科学仿真方面，通过图神经网络模拟大规模系统方面成数量级地加快了仿真速度，解决其多尺度、多分辨率、大规模的核心挑战。为了促进科学发现，首次提出了以”AI物理学家”为核心的系列算法，能够模仿科学家发现简单、普适的物理定律和系统内部结构。在表示学习方面，吴泰霖提出的图信息瓶颈（GIB）架构大幅提高了图表示学习的鲁棒性。
吴泰霖的工作正被用于流体、等离子体、材料等的大规模仿真，以及物理、天文等领域的科学发现中。其工作发表在NeurIPS、ICLR、UAI等机器学习顶级会议以及物理学顶级期刊上，并被MIT Technology Review等报道。吴泰霖博士也是美国国家科学院院刊（PNAS）、Nature Communications、Nature Machine Intelligence、Science Advances等综合期刊，以及NeurIPS、ICML、ICLR等机器学习顶级会议的审稿人。吴泰霖在博士后期间指导的学生也进入到Stanford、MIT、UC Berkeley等学校计算机系或统计系攻读博士学位。
个人主页：http://tailin.org.
研究方向
吴泰霖AI + Science课题组研究方向聚焦AI与Science学科交叉的核心、普适问题，包含：
1.机器学习用于科学仿真和设计：开发基于图神经网络和扩散模型的通用机器学习方法，用于大规模科学系统的仿真和设计，并在流体、机械、材料、生命科学（蛋白质和小分子）等关键领域应用。
2.机器学习用于科学发现：开发结合表示学习、神经符号学和大模型的机器学习方法，逐步构建通用AI科学家，用于发现 复杂系统的重要概念、内部结构和普适简单的方程，并在生命科学、物理等关键领域应用。
吴泰霖AI + Science课题组与Stanford计算机系、机械系、航空航天系，MIT、布朗大学、清华大学等的相关领域的教授建立了紧密合作或者意向合作关系（也欢迎期待与更多老师合作），共同聚焦解决领域重要问题，课题组也支持鼓励成员的国际国内交流。
二、招聘博士后（2名）：
计划招聘博士后两名，分别在AI用于科学仿真和设计、AI用于科学发现方向。
基本要求：
1.年龄不超过35周岁，博士毕业或者将毕业，在机器学习顶级会议有2-3篇优秀代表作；
2.编程能力强；
3.对于AI + Science领域有strong passion；
4.善于团队合作，有领导大型项目经验的加分。
博士后将领导本课题组进行的AI + Science的大型项目，做出引领领域研究方向、有重大影响力的工作。欢迎有志于做出有重要国际影响力工作、并有相关领域经验的同学报名。
三、博士后薪酬待遇
根据个人科研工作能力和博士后有关规定从优发放。实验室将提供稳定的工作环境与一流的研究平台，协助申报博士后相关项目，并根据兴趣与需求支持个人的职业发展。
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。
四、申请方式
应聘者通过电子邮件 wutailin@westlake.edu.cn
联系吴泰霖博士，并附上简历。【快捷投递：点击下方“立即投递/投递简历”，即刻进行职位报名】
邮件主题：博士后报名 - 名字 - 91考试网
邮件附件：个人简历（包括个人基本情况，教育和工作经历，科研工作概述，论文发表情况或其他成果）、成绩单。
期待你的加入！共同解决重要的问题，and have fun!
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