北京大学计算机学院多媒体信息处理全国重点实验室2024年招聘教学科研岗位人员启事
一、实验室简介（500字以内）
多媒体信息处理全国重点实验室是2022年底国家重点实验室优化调整批准的首批实验室之一。实验室在王选院士开创的文字信息处理技术国家重点实验室及后续的数字出版技术国家重点实验室基础上，结合信息技术发展态势，重点突破三大前沿技术:支撑数字一带一路的多语言和多媒体信息处理技术:基于超大规模智能模型的海量多媒体信息高效分析与服务:面向新型网络空间的高实时多模态自然交互技术与系统。从两个方面支撑国家战略目标一方面，针对指数增长的海量多媒体信息洪流，突破语言、文档、视听内容的处理、分析和跨媒体推理技术，研制高能效计算架构、芯片和系统软件，训练超大规模多模态智能模型并提供公共服务，另一方面，针对正在的浮现三元融合空间(现有网络空间、开放物理世界灵境虚拟世界)，研制高实时视觉信息采集和显示芯片与系统，打造面向灵境/元宇宙实时交互的多模态时空信息实时处理引警，支持多模态实时自然交互。
二、岗位设置
| 招聘职位 | 职位系列 | 岗位职责 | 应聘条件（年龄、学历、教学、科研等方面的要求） | 人数 | 联系方式 |
| 助理研究员/副研究员/研究员 | 研究技术系列 | 1. 从事多媒体信息处理相关研究，开展沉浸式视频、机器学习、数字人技术、人工智能等应用研究算法、技术、硬件和系统研制； 2. 承担或参与实验室相关重大科研项目，完成课题研究、撰写论文、报告、专利等材料； 3. 依托实验室积极申报相关项目，参与方案推进，与其他单位合作开展项目实施方案； 4. 协助实验室各项建设和管理，指导学生、博士后和科研人员开展研究，按计划完成科研目标。 |
1. 年龄不超过35周岁，在国内外知名高校或研究所获得计算机、电子信息、人工智能等相关专业博士学位，具备视频与视觉技术方向的专业知识； 2. 具备高水平科研能力，有主持或参与国家级科研项目的经历者优先； 3. 良好的英文文献阅读、沟通和写作能力，在视频与视觉技术领域相关期刊或会议以第一作者发表过研究论文至少3篇； 4. 热爱科研工作，具有奉献与实干精神，能适应多课题、快节奏的工作环境，具有从事创新性研究的热情、高度的责任心、良好的职业道德和团队合作精神。 |
0-2 | 联系人：尹垚 联系电话：86-10-62758116 13611175346 电子邮箱：yaoyin@pku.edu.cn（邮件主题标明为“姓名+应聘岗位+硕博英才网shuobojob.cn”） 联系地址和邮编：北京市海淀区颐和园路5号北京大学理科二号楼2613室（100871） |
| 助理研究员/副研究员/研究员 | 研究技术系列 | 从事多媒体分析、计算机视觉、人工智能相关的研究开发工作，独立或合作申请国家、省市或企业项目，承担技术成果产品化和推广工作，协助指导研究生，参与实验室日常管理与建设工作。 | 1、博士学位，年龄一般40岁及以下，特别优秀者可适当放宽年龄要求； 2、在多媒体分析、计算机视觉、人工智能等领域已经取得高水平研究成果，在顶级期刊或会议发表过高水平论文，具有独立的科研能力； 3、具备相关的项目管理与开发经验，有较强的工程管理与开发能力； 4、积极主动、认真负责，自驱力和事业心强，具有良好的沟通能力、团队精神和项目组织能力。 |
0-1 | 联系人：尹垚 联系电话：86-10-62758116 13611175346 电子邮箱：yaoyin@pku.edu.cn 联系地址和邮编：北京市海淀区颐和园路5号北京大学理科二号楼2613室（100871） |
| 助理研究员/副研究员/研究员 | 研究技术系列 | 从事自然语言处理、大语言模型、人工智能等方向的研究开发工作；独立或合作申请横向和纵向科研项目；负责科研成果转化，技术推广应用；协助指导学生、管理实验室日常事务等。 | 1、取得计算机或相关方向的博士学位，年龄40岁以下。 2、在自然语言处理、人工智能等相关领域有高水平的研究成果，具备独立科研能力。在海内外知名高校、科研机构或企业研发机构取得正式职位者优先。 3、有优秀的英文能力；具备跨学科知识技能和大语言模型研究和应用的能力和经验者优先。 4、具备良好的沟通能力和丰富的项目管理经验；有产学研结合经验，领导开发过大型工程项目者优先。 |
0-1 | 联系人：尹垚 联系电话：86-10-62758116 13611175346 电子邮箱：yaoyin@pku.edu.cn 联系地址和邮编：北京市海淀区颐和园路5号北京大学理科二号楼2613室（100871） |
三、应聘材料
（根据学校要求确定应聘者应提交的材料清单，包括个人详细简历、学历学位证明、主要研究成果、代表性论著、未来工作计划等；应注明提交材料截止时间。）
1．个人应聘申请。
2．个人简历。
3．研究陈述及聘期内工作计划。
4．不少于3封推荐信。
5．代表性学术成果。
原文出处：
https://hr.pku.edu.cn/rczp/jxky/735a5b48c2e748fca8636d4915f154a9.htm
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