该职位位于澳大利亚
机会
光伏与可再生能源工程学院（SPREE）提供一个博士后研究员的机会。您将为新南威尔士大学（UNSW）在开发动态系统（序列或时间序列数据）机器学习和深度学习算法的研究工作做出贡献。具有将这些方法应用于可再生能源（风能或光伏）领域的经验是非常可取的。
该职位将为您提供在国内和国际上发展学术研究和专业活动的机会。您将参与撰写国际期刊的科学论文和报告，参加会议和研讨会，监督HDR学生，并积极与行业合作伙伴互动。
该职位向Ziv Hameiri教授报告，没有直接下属。
• A级，薪资 - 每年110,059至117,718澳元 + 17%养老金
• 全职
• 固定期限合同 - 尽快开始，直到2025年12月
• 工作地点：肯辛顿 - 悉尼，澳大利亚
关于新南威尔士大学（UNSW）
UNSW与您曾工作过的其他地方不同。是的，我们是一个大型组织，拥有多元化和才华横溢的社区；一个在做非凡事情的社区。但使我们与众不同的不仅是我们所做的事情，还有我们做事情的方式。我们共同努力，在所有工作中保持深思熟虑、务实和目标明确。如果您想要一个可以蓬勃发展、接受挑战并做有意义工作的职业，您来对地方了。
光伏与可再生能源工程学院在太阳能（光伏）和可再生能源领域的研究享有国际声誉。PERC太阳能电池于1983年在UNSW的实验室首次发明，如今为全球超过85%的新太阳能电池模块提供动力。SPREE的工作和人员改变了全球可持续能源的面貌，我们继续在可再生技术领域的前沿进行尖端研究和开发，随着我们的经济逐渐摆脱化石燃料。有关更多信息，请参见以下链接：https://www.unsw.edu.au/engineering/our-schools/photovoltaic-and-renewable-energy-engineering
技能与经验
• 计算机科学或相关领域的博士学位。
• 深厚的机器学习和深度学习理论基础。
• 具有为动态系统（序列或时间序列数据）开发机器学习和深度学习算法的实际经验，最好是针对可再生能源（风能或光伏）应用。
• 证明的专业知识（和/或必要时学习的能力）：
• 一种或多种科学编程语言，如Python（优先）或R，偏好功能风格和算法经验。
• 一种或多种深度学习框架，如PyTorch（优先）或TensorFlow，偏好具有实施SOTA模型和根据学术期刊论文进行培训程序的经验。
• 数据工程管道的开发（数据聚合和处理、数据库管理、分析和可视化）。
• 在基于Unix的环境中工作（无头服务器，HPC集群），优先考虑具有管理服务器基础设施的经验。
• 使用git/GitHub或同等工具进行协作软件开发。
• 高度期望：具有生成表示学习模型（VAEs，GANs等）或类似无监督数据建模技术的经验。
• 强烈保持开源代码库的实践。
• 在半导体器件物理学方面有扎实的理论基础或在电气工程方面有 substantial 实践经验，特别是与光伏器件和系统相关的经验。
• 证明的研究卓越性。获得国际重大研究奖项的证据是非常可取的。
• 在研究中具有高质量和高影响力成果的记录。
• 证明致力于主动跟上学科知识和发展的承诺。
• 证明能够在团队中工作，跨学科合作并建立有效关系的能力。
• 证明能够与各种利益相关者和学生进行沟通和互动的能力。
• 具有高度发展的交际能力的证据。
• 理解并承诺遵循UNSW的目标、宗旨和价值观，以及相关政策和指导方针。
• 了解健康与安全责任，并承诺参加相关的健康与安全培训。
有关该职位具体责任的更多详细信息，请参见职位描述。可通过JOBS@UNSW获取。
申请：请点击申请按钮，提交您的简历、求职信和技能与经验的回应。您应在申请中系统地解决职位描述中列出的技能与经验。
请注意，如果申请发送到以下联系人，将不被接受。
联系人：
Eugene Aves – 人才招聘顾问
电子邮件：eugene.aves@unsw.edu.au
申请截止日期：2025年6月16日（悉尼时间）晚上11:55
UNSW致力于发展一种拥抱公平的文化，支持一个多元和包容的社区，让每个人都能在安全和尊重的环境中公平参与。我们欢迎来自各个背景的候选人，并鼓励来自不同性别、性取向、文化和语言背景、土著和托雷斯海峡岛民背景、残疾人士以及有照顾和家庭责任的人士申请。UNSW为残疾人士提供工作场所调整，并为符合条件的员工提供灵活的工作选项。大学保留不进行任何任命的权利。 
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