职位：高级员工科学家（人工智能实验室）
发布日期：2024年5月24日
需求编号：37419
学院/部门：文理学院
部门：加速联盟
校园：圣乔治（多伦多市中心）
描述：
多伦多大学（U of T）的加速联盟（AC）正在引领科学发现的变革，旨在加速技术开发和商业化。AC是一个全球性的学术界、工业界和政府的社区，利用人工智能（AI）、机器人技术、材料科学和高通量化学的力量，创建自驾实验室（SDLs），也称为材料加速平台（MAPs）。
这些自主实验室快速设计出可持续、健康和有韧性的未来所需的材料和分子，应用范围从可再生能源和消费电子产品到药物。AC的高级员工科学家将推动基于AI的自主发现领域的发展，开发解决社会最大挑战（如气候变化、水污染和未来疫情）所需的材料和分子。
加速联盟（AC）促进包容性研究环境，并支持单位的EDI优先事项。
招聘正在进行中，请尽快申请，不要等到列出的职位截止日期。
加速联盟获得了一项为期七年的资助，用于开发化学和材料的自驾实验室，这是加拿大学校获得的最大资助。这笔资助将为加速联盟提供七年的资金，以执行其愿景。
AC正在开发七个先进的SDL。这些包括：
• SDL1 - 用于先进材料和能源的无机固态化合物
• SDL2 - 用于可持续性和健康的有机小分子
• SDL3 - 用于改善小分子药物候选者的药物化学
• SDL4 - 用于材料科学和生物应用的聚合物
• SDL5 - 用于制药、消费品和涂层的配方
• SDL6 - 与类器官/芯片上器官的生物相容性
• SDL7 - 材料和分子的合成放大（不列颠哥伦比亚大学合作实验室）
• 支持所有SDL的中央AI和自动化实验室
该职位是AI和自动化实验室内的高级员工科学家。
希望具备以下一个或多个领域的专业知识：
• 生成建模
• 主动学习、探索、最佳实验设计、贝叶斯优化
• 强化学习和模仿学习
• 安全探索和学习
• 表示学习
• 学习搜索、学习规划启发式
• 持续学习、迁移学习（仿真到现实、现实到仿真）、元学习
• 领域适应
• 不确定性量化、不确定性推理、部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）
• 神经符号推理
• 基于模拟的推断
• 多模态基础模型
高级员工科学家将与多伦多大学的一组领先专家合作，包括：
阿纳托尔·冯·利连费尔德教授、弗洛里安·舒尔基教授、阿尼梅什·加尔格教授、阿兰·阿斯普鲁-古兹克教授、奥列克桑德·沃兹尼教授等。
参与AC的高级员工科学家是高技能和经验丰富的研究人员，他们将独立工作，开发构建强大且可扩展的自驾实验室所需的AI和自动化技术，管理这些SDL，并设计和实施研究项目（基于AC科学领导团队的方向），利用SDL平台发现材料和分子。
高级员工科学家将在AC研究事业中发挥领导作用；并为一组员工科学家设定目标和方向。这些职位涉及相当大的自主性和灵活性，以实现AC的雄心勃勃的目标。该角色将向加速联盟的学术主任和执行主任汇报。我们正在寻找具有多样背景和专业知识的人士，以支持自驾实验室和材料发现的发展。
工作的组成部分和职责包括：
• SDL和自动化开发
与AC社区合作，包括教职员工和合作伙伴，确定所需的SDL能力。制定SDL的计划，... 
多伦多