DISCOVER实验室是AIR科研方向的横向支撑实验室之一，旨在利用机器学习、计算机视觉、计算机图形学、机器人学、运筹学、高性能计算与人机交互等前沿技术，围绕车路协同（V2I）、用户直连制造（C2M）、实验室自动化等各应用场景，构建以感知、规划、控制与决策为核心的智能算法平台体系，结合涵盖设计、工艺、计算与人因的智能系统架构体系，研究人－机－边－云四位一体的人在环路多智能体协同系统，开展具有创新性的算法理论与系统架构研究，紧贴以制造业为主的国家重点行业需求，攻克以人为中心的场景理解、人在环路机器学习、仿真到现实迁移与柔性制造工艺等关键技术瓶颈，与产业界深入合作探索自动驾驶与柔性制造的范式转移路径并实现关键技术验证与落地，推动我国在智慧交通和智能制造领域的产业升级。

AIR长期招聘人工智能领域优秀科研人员，本次招聘主要面向机器学习/自动驾驶/机器人方向。AIR希望吸引利用类脑智能、机器学习、机器人学、高性能计算等技术，开展自动驾驶、用户直连制造、实验室自动化等前沿领域的研究的人才，与我们共同完成高水平科研成果输出，不断扩大相关领域研究在学术界和产业界影响力，并推广相关产业化工作。

合作导师：张亚勤院士/周谷越副教授

生成设计方向：

• 研究AI赋能3D模型自动设计的算法；

• 研究AI赋能2D/3D内容生成、创作的算法；

• 研究新技术对积木设计交互流程带来的革新。

工业视觉方向：

• 负责工业视觉技术体系核心算法研发；

• 开展视觉算法在大批量分拣任务中缺漏件检测问题的研究；

• 开展视觉算法对物体划痕、变形、缺料等品质问题的自动检测的研究。

运筹优化方向：

• 结合智慧交通、个性化制造等场景，在协调调度优化方向开展研究：

• 研究AI赋能离散制造领域工业工程的理论；

• 研究C2M领域全链条联合优化的理论。

化学材料方向：

化学材料在3D打印中的应用与开发，包括：

• 负责研究开发符合新产品开发需求的树脂，制定合成工艺路线，并根据树脂使用中的反馈信息，优化树脂；

• 结构分子设计，达到性能指标要求；

• 树脂产品性能测试方法的建立和性能评测；

• 负责树脂合成原材料供应链的建立；

• 负责所研制树脂中试及量产化技术研究；

• 负责项目研发报告、相关专利的整理与撰写；

• 对所负责产品国内外行业信息进行跟踪、收集、分析。

我们希望候选人：

• 具有从事上述相关专业高水平研究的经历，35岁以下，博士毕业不超过3年；

• 有科研理想，具备卓越的提出问题和解决问题能力，取得良好的科研成果；

• 具有良好的团队组织协调能力，责任心强，认同清华文化。

联系方式：

请将个人简历（另附代表性学术成果、个人科研工作陈述）发至airhr@air.tsinghua.edu.cn，邮件标题：研究方向 申请岗位 姓名。

您将获得：

• 国际一流的科研环境，优厚的清华福利待遇，具有竞争力的薪酬以及科研绩效奖励；

• 丰富的产业合作资源、健全畅通的成果转化及项目孵化机制；

• 开放专注的学术文化氛围，以及一群聪明优秀的同事伙伴；

• 第一手前沿讲座、论坛、竞赛资讯，不定期团建活动及精美礼物、免费咖啡零食福利；

• 对于优秀的博士后申请者，支持申报国家博士后人才项目及清华大学“水木学者”计划；

• 对于表现优异的博士后/实习生，可获得毕业留用机会或推荐信。