该职位位于澳大利亚
机会
光伏与可再生能源工程学院（SPREE）提供了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方面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）应用的经验者优先考虑。
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教授汇报，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
新南威尔士大学与您曾工作过的其他地方不同。是的，我们是一个大型组织，拥有多样化和才华横溢的社区；这个社区正在做非凡的事情。但使我们不同的不仅是我们所做的事情，还有我们做事的方式。我们共同努力，力求在所有工作中都具有深思熟虑、实用和目的性。如果您想要一个能让您茁壮成长、面临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因其在太阳能（光伏）和可再生能源领域的突破性研究而享有国际声誉。PERC太阳能电池于1983年在我们实验室首次发明，今天为全球超过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，帮助经济摆脱化石燃料。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。
• 扎实的机器学习和深度学习理论基础。
• 在开发用于动态系统（序列或时间序列数据）的机器学习和深度学习算法方面有证明的经验，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/或在必要时学习的能力）：
• 一种或多种科学编程语言，如Python（优先）或R，优先考虑具有函数式风格和算法经验。
• 一种或多种深度学习框架，如PyTorch（优先）或TensorFlow，优先考虑具有实施SOTA模型和从学术期刊论文中训练程序的经验。
• 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的环境中操作（无头服务器、高性能计算集群），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。
• 强烈实践维护开源代码库。
• 在半导体器件物理方面有扎实的理论基础或在电气工程领域有实质性实践经验，尤其是与光伏设备和系统相关的经验。
• 证明的研究卓越。拥有获得重大国际研究奖项的证据者优先。
• 在研究中有高质量和高影响力的成果的证明记录。
• 证明的承诺，主动跟踪学科知识和发展。
• 证明的团队合作能力，跨学科合作和建立有效关系的能力。
• 证明的与多样化利益相关者和学生沟通与互动的能力。
• 具有高度发展的沟通能力。
• 理解并承诺遵循新南威尔士大学的目标、宗旨和价值观，以及相关政策和指南。
• 了解健康和安全责任，并承诺参加相关的健康和安全培训。
有关该职位具体职责的更多详细信息，请参阅职位描述。可通过JOBS@UNSW获取。
申请：请点击“立即申请”按钮，提交您的简历、求职信和技能与经验的回应。您应在申请中系统性地针对职位描述中列出的技能与经验进行说明。
请注意，如果申请发送至以下列出的联系人，将不予受理。
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
新南威尔士大学致力于发展一种包容的文化，支持一个多样化和包容的社区，让每个人都能公平参与，在安全和尊重的环境中。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、残疾人士以及有家庭责任的人士申请。新南威尔士大学为残疾人士提供工作调整，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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