该项目侧重于科学和机器学习计算软件的可靠性和验证，是伦敦国王学院NMES信息学系的一项为期3.5年的资助博士生职位。
项目描述：
该项目解决了确保机器学习和编程语言库可靠性方面的挑战，重点关注浮点计算。学生将增强测试方法，采用静态和动态代码分析、代码生成和测试策略。
背景：
编译器及其库对将高级编程代码转换为机器代码至关重要。编译器错误会影响软件，库缺陷会影响机器学习和人工智能的可靠性。该项目旨在解决浮点数据类型在机器学习和数学实现中的复杂问题，其中测试支持通常不足。
职责：
根据信息学系博士生的标准和期望履行职责。
资格：
申请该博士生职位的申请人应具备计算机科学或相关专业的一流本科学位，并满足系和学院的所有要求。除上述要求外，
• 需要有计算机科学背景。
• 对编程语言和软件测试有深入了解。
• 熟悉C/C++，并具备Java或Python的附加熟悉程度为佳。
• 具备代码分析技术经验者优先考虑。
• 满足系的资格标准。
申请人必须通过学院申请门户网站申请，选择“计算机科学博士”作为课程标题。在申请中明确指出项目名称，如信息学系网站上所示，并提供明确的陈述，表示申请该项目的奖学金：“科学和机器学习计算软件的可靠性和验证”。2024年10月开始的研究的下一个申请截止日期是2024年1月20日。有关更多详细信息，请访问信息学系网站。
如需就职位进行非正式讨论和提出更多问题，请发送电子邮件至karine.even_mendoza@kcl.ac.uk与Karine Even-Mendoza博士联系。 
伦敦