博士申请 | 印第安纳大学布鲁明顿主校区严达教授招收DB和AI方向全奖博士生

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Indiana University Bloomington

导师简介

严达，副教授 (2024年加入IU Bloomington)。2009年获复旦大学计算机科学与技术系理学学士学位，2014年获香港科技大学计算机科学与工程系博士学位，2015年获得香港青年科学家奖 (Physical/Mathematical Science方向唯一获奖者), 2023年获得美国能源部 (DOE) 的Early Career Research Program (ECRP)奖。现为阿拉巴马大学伯明翰分校（UAB）的终身副教授 (tenured)，每年频繁稳定发表不少高质量的顶会顶刊论文，培养毕业的多位学生均在美国各大学获得tenure-track助理教授职位。2024年春季将加入美国著名“公立常春藤”大学印第安纳大学布鲁明顿（IUB）信息计算与工程学院，领衔计算机系数据库方向的研究。

严教授曾主持并正在主持美国国家科学基金(NSF)，美国能源部 (DOE)，美国交通部 (DOT)，阿拉巴马州经济和社区事务部（ADECA），南部大数据创新中心（SouthBDHub），谷歌，微软等资助的研究项目。严教授经常担任SIGMOD, VLDB, KDD, ICDE, NeurIPS, AAAI, IJCAI等顶级国际学术会议的程序委员会委员，以及ACM TODS, VLDB Journal, IEEE TKDE, IEEE TPDS, ACM CSUR等顶级国际期刊的评委。从2018年起，严教授领衔组织与KDD合办的BIOKDD研讨会，并参与组织过德国达堡研讨会（Dagstuhl Seminar)，SSTD 2021会议，以及担任过IEEE/ACM TCBB, BMC Bioinformatics, IEEE CG&A等期刊的客座编辑。

个人主页：

https://homes.luddy.indiana.edu/yanda

论文引用：

https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=Kw71k1gAAAAJ

招生简介

印第安纳大学布鲁明顿主校区计算机系严达副教授计划招收多名博士生（全额奖学金，招生长期有效，包括但不限于2024年秋季）。实验室资金和计算资源充足，欢迎计算机、电子信息、数学等相关专业的同学联系和申请。

课题组简介

研究组内目前有4位PhD学生和一名博士后。组里毕业了两名博士生，均获得美国高校的tenure-track教职。以往学生学业与就业情况见宣传视频：

https://www.bilibili.com/video/BV1Hu4y1d7zq/?vd_source=e1a240faf308eeff9b2bf17934956313

研究组主要有两大方向：

1. 大数据系统，算法加速（并行、索引，减支等）；

2. 深度学习模型设计。目前着重的项目有GPU算法加速、图论算法与图挖掘、地理空间数据挖掘、针对各应用的深度学习模型设计、联邦学习等。

招生要求

方向1：大数据系统与算法

• （基础）数据结构和算法概念过硬，熟悉C++编程（至少知识更新到C++11版本）以及STL库，有良好的数学基础、写作能力以及团队沟通协作能力

• （Preferred）熟悉并行编程和分布式编程工具，例如C++多线程库 (或者Pthreads)，MPI，ZeroMQ，OpenMP，CUDA

• （Preferred）能高效读懂算法和系统论文抓出关键贡献和技术要点，并以slides形式在组会进行报告

• （Best）对某一数据库或者系统领域前沿有一定了解，发表过相关论文并能够独立提出新颖有效的论文想法

方向2：深度学习

• （基础）机器学习和深度学习概念过硬，熟悉Python/NumPy编程，有良好的数学基础、写作能力以及团队沟通协作能力

• （基础）熟悉深度学习编程工具PyTorch或者TensorFlow 2.0，熟悉Jupyter notebook

• （基础）能高效读懂AI论文（模型设计，学习范式，应用适配）抓出关键贡献和技术要点，并以slides形式在组会进行报告

• （基础）能对给定应用设计出对应的模型网络，损失函数，学习范式等，并迅速实现设计的模型进行实验

• （Preferred）能使用Visual Studio/PyCharm等IDE编写和调试大型深度学习项目，有模型训练和调参经验

• （Best）对某些AI领域前沿有一定了解，发表过相关论文并能够独立提出新颖有效的论文想法

申请方式

请将简历与成绩单（硕士生请一并包含本科成绩单）发送到 yanda@iu.edu 约定面试时间。

面试将通过 Zoom 进行，包括2道非常基础的screening questions，通过后有一个自我介绍（大约5分钟，如果有较多研究经历建议组织几页slides），然后会有针对性问题以及更多的编程、算法、及数学问题。

面试的目的是筛选出计算机、数学（以及英语）基础扎实的学生，已有的科研成果并不是主要衡量目标，未来培养的可塑性以及对学术的热情是主要衡量目标。如果第一次面试表现不佳，可以推荐学习材料，后面进行第二次面试回访。

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