【实验室介绍】

大数据系统软件国家工程实验室以创新驱动发展和自主安全可控为使命，以国家“十三五”规划为指导，面向重点领域和重大工程需求，建设大数据系统软件技术创新研发、技术转化和应用示范平台，支撑大规模多源异构数据一体化管理、交互式异构数据分析框架、数据可视化与智能数据工程、领域大数据应用开发运行环境、大数据混源软件可信验证等技术的研发和工程化。

实验室将打造产学研用一体化的体系，研发一系列国际先进、国内领先的大数据系统软件核心技术与产品，突破创新驱动产业转型升级以及关键领域自主可控中的技术瓶颈，探索大数据系统软件应用实施的工程方法，建设国际一流、开放协同的产学研用大数据系统软件技术创新团队。与公安部一所、沈阳消防研究所、国家气象中心、环保部信息中心、北京工业大数据创新中心、中国农科院等重点应用单位建立合作关系，支撑政府治理、公共服务、工业和新兴产业、现代农业等国家重大战略方向的大数据应用，增强对国家重点工程的大数据应用的保障能力。

工程实验室拟由清华大学为承担单位，北京理工大学为参与单位，联合国防科技大学、中山大学、北京百度网讯科技有限公司、腾讯云计算（北京）有限责任公司、北京大学、中国人民大学、阿里巴巴集团云计算有限公司等单位共同建设。清华大学是教育部直属重点综合性大学，建有清华信息科学与技术国家实验室（筹）、企业信息化支撑软件国家工程技术研究中心等国家级创新平台，在该领域拥有中国科学院与工程院院士8人，“长江学者”、国家杰青等共6人。近5年，承担国家重点研发计划、国家核高基重大专项等科研项目30余项，曾获国家技术发明二等奖1项、国家科学技术进步二等奖1项，获得国家发明专利授权25项，编制标准7项。北京理工大学是工业和信息化部直属重点综合性大学，建有复杂系统智能控制与决策国家重点实验室，在该领域拥有中国科学院院士1人，国家杰青1人。鉴此，清华大学联合北京理工大学等基本具备了承担大数据系统软件国家工程实验室建设的能力。

【研究方向】

为支撑中国智能制造和工业互联网发展战略，工程实验室特招收专注于工业大数据的博士后人员，侧重研究与应用的紧密结合，依照中国工业的需求将工业数据技术与工业人工智能技术的研究成果服务于中国工业的智能化转型与发展。工作方向包括：

工业数据的深度学习算法研究：针对典型的工业数据（时序数据、视觉数据、音频数据、文本数据等），研究多种数据类型下的深度学习算法。

数字孪生体分析技术：将大数据分析技术（包括人工智能）与经典的工业领域模型结合，研究典型的工业分析模型（如故障诊断、能效优化等）

工业知识图谱：针对典型工业领域或行业，研究不同专业领域（研发、制造、运维等）数据的关联与查询，构建起数字孪生体的基础数据支撑

工业数据算法的适用范围及可靠性研究：针对典型的工业场景，深入研究工业产品或服务的量化要求以及工业算法适用性的分析方法，并研究工业算法适用性与可靠性的评价和测试方法。

【基本要求】

申请人年龄不超过35周岁

获得博士学位3年内

【技术背景要求】

数据分析的相关研究经验：精通机器学习算法，至少精通一个数据分析软件工具

博士专业背景包括计算机、自动化、能源与动力工程、机械工程、化工、电气工程、电子工程等工科专业

有顶级学术论文发表优先，有开源社区贡献经验优先

有良好的数学基础特别是统计学基础优先

有工程项目经验或工作经验者优先

【薪资待遇】

按照国家和清华大学博士后规定享受相关福利和待遇。

【联系方式】

感兴趣的博士研究生请将简历及相关工作资料发送给田老师(chunhuatian@tsinghua.edu.cn)

请多详细信息可以参阅：http://nelbds.org.cn