[长期有效] 英属哥伦比亚大学 (UBC) ECE 人工智能方向全奖博士/博后

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英属哥伦比亚大学电子计算机工程系 (UBC ECE) Dr. Xiaoxiao Li 课题组 Trusted and Efficient AI (TEA) lab (tea.ece.ubc.ca 正在招聘多名博士后研究员和博士生。博士后职位入职日期灵活,安排在2025–2026年。申请将滚动审核,招满即止。博士职位入职日期为2026年秋季。为确保全面考虑,建议在2025年12月31日前申请。申请和推荐信截至时间详见:ece.ubc.ca
课题组研究领域涵盖基础机器学习以及人工智能在医疗保健、化学与环境工程中的应用,且拥有强大的计算资源、优秀的合作者以及现实世界问题的合作伙伴,具体岗位链接:tea.ece.ubc.ca。导师人很直率真诚,不吊着学生(经过申请季的都懂),欢迎大家投递关注转发。

我们提供:
  • 充足的计算资源(组内有4个计算集群,A/H100随时可用,计算资源非常充足)
  • 开放的研究氛围 (导师非常尊重学生的想法,人非常开明好相处)
  • 友好和乐于助人的实验室伙伴(希望你也是)
  • 丰富的工业界实习和学术界合作机会(导师人真的非常好,会为学生争取很多合作机会)
  • 舒适的办公环境(对标互联网企业配置)
  • 温哥华自带的福利(中餐好吃,环境优美安全,离中国很近)

理想背景:

导师简介:
Dr. Xiaoxiao Li 现任加拿大英属哥伦比亚大学(University of British Columbia, UBC)电气与计算机工程系助理教授,同时兼任计算机科学系副成员、Vector Institute 研究员及耶鲁大学医学院兼职助理教授。她是加拿大 CIFAR AI Chair 及加拿大责任人工智能方向的二级加拿大研究讲座教授(Canada Research Chair, Tier II in Responsible AI)。博士毕业于耶鲁大学,后于普林斯顿大学 Prof. Kai Li 和 Prof. Olga Troyanskaya 课题组从事博士后研究员。组内工作在多个国际会议和期刊发表,如 ICML, ICLR, NeurIPS, CVPR, ECCV, MICCAI, Medical Image Analysis, IEEE Trans on Medical Imaging, and Nature Methods。其中多名指导学生获得了耶鲁大学,密西根安娜堡大学,宾夕法尼亚大学的录取,以及毕业就职于 Amazon 和国内顶尖985大学。课题组研究包括但不限于:Trustworthy AI、联邦学习、视觉-语言模型,机器学习算法和优化、AI for Healthcare (e.g., Med Imaging, Med NLP, Drug Discovery, etc.)

申请信息:

学校介绍:
英属哥伦比亚大学(University of British Columbia, UBC),位于加拿大温哥华市,始建于1908年。UBC在主要全球排名中保持世界前列:2025 QS世界大学排名第38名;2025 THE世界大学排名第41名;2025 软科世界大学学术排名(ARWU)第53名;2025 U.S. News世界大学排名第41名。