香港中文大学（深圳）-人工智能学院-冀晓强教授-实验室全额奖学金招收博士/博士后
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关键词：
国际化科研氛围 | 机器人与AI学科交叉 | 高水平科研平台 | 大模型与深度学习
职位亮点：
博士生全奖+生活津贴；国际化科研氛围浓厚、算力等资源丰富；学校环境优美、条件好；行业合作丰富；团队导师有丰富的领域顶刊发表及审稿经验
一、研究内容
方向一：深度学习
方向二：人工智能理论及算法
二、 任职要求与候选人背景
1. 博士后
学历：已获得或即将获得国内外知名高校控制科学与工程、人工智能、机器人、计算机科学、应用数学等相关专业的博士学位。
科研：在相关领域国际顶级期刊或会议上发表过研究论文，展现出优秀的科研潜力。
研究方向契合：对上述一个或多个核心研究方向有深刻理解和浓厚兴趣，具备独立开展理论创新和实验验证的能力。
2. 博士研究生
学历：已获得或即将获得国内外知名高校计算机科学、数据科学、自动化、应用数学、人工智能、电子工程等相关专业的硕士学位或优秀学士学位。
兴趣与基础：对控制理论、人工智能、机器人学有浓厚的科研兴趣，并具备扎实的数学和编程基础。
3. 硕士研究生
学历：已获得或即将获得知名高校本科计算机科学、数据科学、自动化、应用数学、人工智能等专业学位。
三、 通用技能与加分项
1. 深度学习与大模型能力
熟悉CLIP, BLIP, LLaVA等多模态大模型及其应用。
熟悉VAE, Transformer, BERT等经典模型，具备实现与调试能力。
具备出色的算法设计与编程能力，熟悉Linux，掌握C++/Rust等高性能语言者更佳。
了解LLaMA, Qwen等大语言模型架构，具有无监督预训练、SFT、RLHF等实践经验者优先。
2. 科研与实践能力
曾在IJRR、ICRA、IROS、RSS等机器人顶会，或ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR等AI顶会上发表论文。拥有顶尖竞赛经历或知名企业核心AI项目主导经验。具备丰富的深度学习模型训练、调优与部署的实际经验。同时保持优秀的团队协作精神与沟通能力。
四、导师简介
冀晓强教授在美国哥伦比亚大学获得博士学位，现任香港中文大学（深圳）理工学院助理教授、博士生导师，广东省具身智能机器人工程技术研究中心副主任，中国仿真学会智能物联专委会委员，东盟-中国人工智能实验室首席科学家。他的研究主要集中在智能控制系统，主持多项科研及人才项目，包括国家自然科学基金数据科学与人工智能前沿探索课题、深圳市重大专项、广东省面上等。至今在IEEE Transactions on Automatic Control (TAC)、Automatica、Journal of Field Robotics (JFR)、IEEE/ASME T-Mech、T-ASE、RA-L、CDC、ICRA等顶尖国际期刊及会议发表论文五十余篇。特别是在非最小相位系统方面，是该领域全球范围内学习控制设计的推动者之一。他担任包括IEEE-TAC在内的多个顶级期刊及会议的审稿人、MECC副编辑、Robot Learning青年编委、IROS、RCAR等国际会议领域主席，并于近期获得CINT优秀论文奖、ISUI最佳论文奖等。冀教授带领的人工智能控制与决策实验室，是一个学科交叉平台，需要深度融合控制论、人工智能、机器人学、高性能计算、大数据等基础科学，致力于开展人工智能与智能系统领域的基础理论与原创性研究。
五、福利待遇
1. 博士后
据最新规定，省市对符合条件的在站博士后发放每人每年税前21万元的生活补助，补助总额不超过42万元；大学提供每人每年5万元的博士后专项补贴，补贴总额不超过10万元；合作导师提供具体薪酬根据应聘者资历和成果面议； 符合广东省海外博士后人才支持项目的，可申请享受在站补贴税前60万元/2年，出站留粤补贴税前40万元/3年。该补贴与省市博士后在站生活补助不重复享受； 博士后在站期间可以负责人身份申请各级科研课题资助；博士后进站，可自愿选择落户深圳市；深圳市对出站博士后给予30万元资助，用于科研投入或创业前期费用等。
2. 博士生 (2026年秋季入学)
可提供全奖/半奖（学费全覆盖，并额外提供生活津贴），优秀者可申请学校校长奖学金（税后18万/年）。
3. 研究型硕士 (2026年秋季入学)
毕业后有转PhD机会；优秀者可额外提供生活津贴。
六、申请材料
请准备以下申请材料发至
[email protected]
题为“姓名-当前所在单位/机构-博士后/博士/研究型硕士申请”（例：张三-XX大学-PhD申请）
1. 个人完整的中、英文pdf简历各一份
2. 如有已发表代表作论文及科研成果，请将论文原文及相关材料作为附件一并发送
3. 其他证明个人科研能力的材料
国际化科研氛围 | 机器人与AI学科交叉 | 高水平科研平台 | 大模型与深度学习
职位亮点：
博士生全奖+生活津贴；国际化科研氛围浓厚、算力等资源丰富；学校环境优美、条件好；行业合作丰富；团队导师有丰富的领域顶刊发表及审稿经验
一、研究内容
方向一：深度学习
方向二：人工智能理论及算法
二、 任职要求与候选人背景
1. 博士后
学历：已获得或即将获得国内外知名高校控制科学与工程、人工智能、机器人、计算机科学、应用数学等相关专业的博士学位。
科研：在相关领域国际顶级期刊或会议上发表过研究论文，展现出优秀的科研潜力。
研究方向契合：对上述一个或多个核心研究方向有深刻理解和浓厚兴趣，具备独立开展理论创新和实验验证的能力。
2. 博士研究生
学历：已获得或即将获得国内外知名高校计算机科学、数据科学、自动化、应用数学、人工智能、电子工程等相关专业的硕士学位或优秀学士学位。
兴趣与基础：对控制理论、人工智能、机器人学有浓厚的科研兴趣，并具备扎实的数学和编程基础。
3. 硕士研究生
学历：已获得或即将获得知名高校本科计算机科学、数据科学、自动化、应用数学、人工智能等专业学位。
三、 通用技能与加分项
1. 深度学习与大模型能力
熟悉CLIP, BLIP, LLaVA等多模态大模型及其应用。
熟悉VAE, Transformer, BERT等经典模型，具备实现与调试能力。
具备出色的算法设计与编程能力，熟悉Linux，掌握C++/Rust等高性能语言者更佳。
了解LLaMA, Qwen等大语言模型架构，具有无监督预训练、SFT、RLHF等实践经验者优先。
2. 科研与实践能力
曾在IJRR、ICRA、IROS、RSS等机器人顶会，或ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR等AI顶会上发表论文。拥有顶尖竞赛经历或知名企业核心AI项目主导经验。具备丰富的深度学习模型训练、调优与部署的实际经验。同时保持优秀的团队协作精神与沟通能力。
四、导师简介
冀晓强教授在美国哥伦比亚大学获得博士学位，现任香港中文大学（深圳）理工学院助理教授、博士生导师，广东省具身智能机器人工程技术研究中心副主任，中国仿真学会智能物联专委会委员，东盟-中国人工智能实验室首席科学家。他的研究主要集中在智能控制系统，主持多项科研及人才项目，包括国家自然科学基金数据科学与人工智能前沿探索课题、深圳市重大专项、广东省面上等。至今在IEEE Transactions on Automatic Control (TAC)、Automatica、Journal of Field Robotics (JFR)、IEEE/ASME T-Mech、T-ASE、RA-L、CDC、ICRA等顶尖国际期刊及会议发表论文五十余篇。特别是在非最小相位系统方面，是该领域全球范围内学习控制设计的推动者之一。他担任包括IEEE-TAC在内的多个顶级期刊及会议的审稿人、MECC副编辑、Robot Learning青年编委、IROS、RCAR等国际会议领域主席，并于近期获得CINT优秀论文奖、ISUI最佳论文奖等。冀教授带领的人工智能控制与决策实验室，是一个学科交叉平台，需要深度融合控制论、人工智能、机器人学、高性能计算、大数据等基础科学，致力于开展人工智能与智能系统领域的基础理论与原创性研究。
五、福利待遇
1. 博士后
据最新规定，省市对符合条件的在站博士后发放每人每年税前21万元的生活补助，补助总额不超过42万元；大学提供每人每年5万元的博士后专项补贴，补贴总额不超过10万元；合作导师提供具体薪酬根据应聘者资历和成果面议； 符合广东省海外博士后人才支持项目的，可申请享受在站补贴税前60万元/2年，出站留粤补贴税前40万元/3年。该补贴与省市博士后在站生活补助不重复享受； 博士后在站期间可以负责人身份申请各级科研课题资助；博士后进站，可自愿选择落户深圳市；深圳市对出站博士后给予30万元资助，用于科研投入或创业前期费用等。
2. 博士生 (2026年秋季入学)
可提供全奖/半奖（学费全覆盖，并额外提供生活津贴），优秀者可申请学校校长奖学金（税后18万/年）。
3. 研究型硕士 (2026年秋季入学)
毕业后有转PhD机会；优秀者可额外提供生活津贴。
六、申请材料
请准备以下申请材料发至
[email protected]
题为“姓名-当前所在单位/机构-博士后/博士/研究型硕士申请”（例：张三-XX大学-PhD申请）
1. 个人完整的中、英文pdf简历各一份
2. 如有已发表代表作论文及科研成果，请将论文原文及相关材料作为附件一并发送
3. 其他证明个人科研能力的材料
