加入新加坡南洋理工大学物理与数学科学学院的团队
南洋理工大学（NTU）物理与数学科学学院（SPMS）在数学科学（MAS）和物理与应用物理（PAP）两个部门开展研究和教育活动。MAS涵盖从纯数学到数学在密码学、计算、商业和金融中的应用等多样主题。PAP涉及基础和应用物理的多个领域，包括量子信息、凝聚态物理、生物物理和光子学。多年来，SPMS吸引了来自世界各地及新加坡的优秀人才，成为科学领导者和研究者。
加入助理教授Jeremie Houssineau（SPMS）作为研究助理，参与一个专注于可能性理论下的稳健贝叶斯推断的项目。稳健推断对于许多实际应用至关重要，因为数据集通常会被离群值污染，而假设模型仅是对真实数据生成机制的粗略近似。可能性理论通过直接量化数据与模型之间的一致性，为稳健推断提供了新的见解，从而使得检测两者之间的不一致性变得更加容易。
主要职责：
• 研究与开发
- 在稳健贝叶斯推断方面进行原创研究，涵盖批处理和在线问题。
- 探索稳健推断的前沿进展，并将其与主要研究目标关联。
• 实验与实施
- 开发和实施相关算法、模型和技术。
- 对开发的模型进行严格的基准测试和评估。
- 优化算法以提高效率和可扩展性。
• 合作与指导
- 与项目负责人及项目团队密切合作。
- 与博士生、本科研究者和博士后合作。
• 写作与出版
- 准备并提交研究论文至同行评审的会议和期刊。
- 撰写技术报告和研究文档。
- 在会议上展示研究成果。
职位要求：
• 教育背景
- 统计学、计算机科学、应用数学或相关领域的硕士学位。
- 在统计学或机器学习方面的研究背景。
- 具备独立进行研究的能力。
- 欢迎应届生申请。
• 技术能力
- 数学与统计基础：对统计学、概率论、优化、线性代数和概率建模有深入理解。
- 编程与软件开发：精通Python。
- 计算：具有处理真实数据集和并行计算的经验。
- 算法开发：能够为各种应用开发和优化统计算法。
• 研究与分析技能
- 能够设计和执行实验以评估统计模型。
- 具备批判性思维和解决问题的能力。
• 软技能
- 沟通：能够通过书面和口头表达有效地展示研究成果。
- 合作：有与来自不同背景的研究人员在跨学科团队中工作的经验。
- 项目管理：能够管理研究项目并按时完成。
- 适应性与创新：愿意探索新方法。
科学学院寻求多元和包容的工作环境，致力于机会平等。我们欢迎所有人的申请，并根据个人的优点进行招聘，无论年龄、种族、性别、宗教、婚姻状况和家庭责任或残疾。
我们遗憾地通知您，只有入围的候选人会被通知。 
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