廣西生態(tài)工程職業(yè)技術學院是廣西壯族自治區(qū)人民政府舉辦，自治區(qū)教育廳、自治區(qū)林業(yè)局共同管理的全日制普通高等學校。學校是自治區(qū)示范性高等職業(yè)學院、首批國家高技能人才培養(yǎng)示范基地，中國（南方）現代林業(yè)職業(yè)教育集團理事長單位。學校創(chuàng)辦于1956 年，位于廣西柳州市，占地面積1.8萬畝，全日制在校學生18000多人。

一、高層次人才引進

高職稱人才（正高）、高學歷人才（博士研究生， 取得博士學位）和高技能或高水平人才（經省級認定或具有其他特殊技能人才）引進，實行一事一議，大量引進，專業(yè)、數量不限。

高層次人才待遇 ：

一次性安家費/住房補貼（教授：35萬（稅后，以下同）；博士：30萬；高技能人才：25萬）；提供科研啟動經費(僅限教授、博士)；提供工作室建設經費（僅為高技能人才）；配偶視條件隨調或協助安排工作；給予編制；博士、高技能人才未得職稱的按學校規(guī)定獎勵性績效工資參照副高職稱執(zhí)行。

二、人才招聘

（一）招聘條件

碩士研究生（部分崗位可降為本科生）、中級及以上職稱的本科生。

（二）人才需求表

詳見：附件《廣西生態(tài)工程職業(yè)技術學院2023年人才需求表》

（三）人才待遇（待遇不疊加）

1. 緊缺專業(yè)崗位：碩士給予一次性安家費（住房補貼） 2 萬（稅后）；副高職稱給予一次性安家費（住房補貼）4 萬（稅后）,烹飪技術、軟件技術、無人機應用技術相關專業(yè)教師崗位（僅限碩士學位）列為緊缺專業(yè)崗位。

2.教師崗或研究生學歷聘用人員：薪資參照在編人員同等職級待遇執(zhí)行；

3.本科聘用人員（管理服務人員）：薪資待遇按學校相關規(guī)定執(zhí)行。

三、報名方式及要求

（一）報名時間：發(fā)布之日起接受報名

（二）報名材料：填寫《報名登記表》（附件1）、《個人信息登記表》（附件2）；學歷、學位、身份證及相關證明材料掃描件；論文、科研成果及獲獎材料掃描件；其他展示個人素質和能力的材料。

（三）報名方式

應聘者將《報名登記表》、《個人信息登記表》和其他應聘材料發(fā)送到指定郵箱（stxyzr308@163.com）（郵件主題及求職材料書寫格式：擬聘崗位代碼+畢業(yè)學校+專業(yè)+學歷+姓名；高層次人才郵件主題及求職材料書寫格式：崗位代碼（RC）+高職稱/高學歷/高技能+專業(yè)+學歷+姓名）。應聘者可加入“生態(tài)招聘群”(QQ:568303658；QQ:566217156;QQ：445959100)

四、面試

根據報名情況，經篩選后，學校人事部門（二級學院）會適時通知應聘者參加面試，直至招聘崗位人員錄滿為止（區(qū)外應屆畢業(yè)生來校面試，提供面試人員往返交通費（動車），學校安排住宿），高層次人才入職時可報銷面試往返交通費及住宿費。

1. 應聘人員應如實提交相關材料，弄虛作假的，經查實即取消報名或聘用資格。

   附件1.

廣西生態(tài)工程職業(yè)技術學院

2023年8月28日

驗室導師簡介及招收計劃

一、張曉平教授

加拿大工程院院士，加拿大工程研究院院士，國際電氣和電子工程師協會（IEEE)會士，清華大學深圳國際研究生院數據與信息研究院院長、清華大學鵬瑞教授、清華-伯克利深圳學院（TBSI）教授。他從清華大學電子工程系獲學士和博士學位，并從芝加哥大學布斯商學院獲金融和經濟學專業(yè)工商管理碩士學位（MBA）且獲優(yōu)秀畢業(yè)生榮譽。現任《IEEE信號處理�？�》主編，IEEE信號處理學會圖像視頻及多維信號處理技術委員會主席，IEEE杰出講座學者。張曉平院士致力于信號處理和大數據的理論和應用研究開發(fā)，相關領域主要包括數據科學、多媒體信號處理、統計模型、機器學習、物聯網和電子信息系統、可見光通信和光計算、智慧城市、金融經濟大數據和金融科技。

招聘博后人數：3

博后研究方向：數據科學、多媒體信號處理、統計模型、機器學習、物聯網和電子信息系統、可見光通信和光計算、智慧城市、金融經濟大數據和金融科技。

二、Ercan E. Kuruoğlu
Received MPhil and PhD degrees in information engineering from the University of Cambridge, United Kingdom, in 1995 and 1999, respectively. In 1998, he joined Xerox Research Center Europe, Cambridge. He was an ERCIM fellow in 2000 with INRIA-Sophia Antipolis, France. In January 2002, he joined Institute of Science and Technology of Information-CNR (Italian National Council of Research), Pisa, Italy where he became a Chief Scientist in 2020. He is a Full Professor at Tsinghua-Berkeley Shenzhen Institute since 2022. He served as an Associate Editor for the IEEE Transactions on Signal Processing and IEEE Transactions on Image Processing. He was the Editor in Chief of Digital Signal Processing: A Review Journal between 2011-2021. He is currently co-Editor-in-Chief of Journal of the Franklin Institute. He acted as a Technical co-Chair for EUSIPCO 2006 and a Tutorials co-Chair of ICASSP 2014. He is a member of the IEEE Signal Processing Society Data Challenges Committee, IEEE Technical Committees (TC) on Machine Learning for Signal Processing and TC on Image, Video and Multidimensional Signal Processing. He was a plenary speaker at DAC 2007, ISSPA 2010, IEEE SIU 2017, Entropy 2018, MIIS 2020 and tutorial speaker at IEEE ICSPCC 2012. He was an Alexander von Humboldt Experienced Research Fellow in the Max Planck Institute for Molecular Genetics in 2013-2015. His research interests are in the areas of statistical signal and image processing, Bayesian machine learning and information theory with applications in remote sensing, environmental sciences, telecommunications and computational biology. He speaks English, Italian, German and Turkish.
招聘博后人數：2
博后研究方向：
Topic 1: Topological Data Analysis for Statistical Learning
Keywords: Topological data analysis, graph machine learning, time-varying graph analysis, rare event modelling
The objective is to develop ground-breaking topological signal processing and statistical learning methods for high-dimensional data. The focus lies on conducting fundamental research to derive scalable methods with robustness and statistical guarantees that form a bridge between existing topological data analysis methods and statistical learning methods with an eye on applications with time-varying data. Various applications including climate data, financial data, genomic data will be considered though the main emphasis will be in methodology development.

Topic 2: Stochastic deep learning
Keywords: Bayesian machine learning, non-stationary data analysis
This project aims to develop a deep learning methodology which is dynamic and statistical at the same time, that is non-deterministic and non-stationary. We will explore various methods from signal processing extending them to nonlinear systems and hence applying to neural networks.

Topic 3: Cross domain learning in the brain
Keywords: EEG data analysis, computational models for brain learning, audio and visual information processing in the brain
This project aims to understand the way information is coded in the brain in different types of stimuli such as audio and vision. What are the common features? How can we utilise this information to compensate for some brain diseases? How can we utilise these ideas in machine learning?

個人主頁：http://www.tbsi.edu.cn/ercankuruoglu/main.htm

三、Yang Li
Received her B.A. degree and PhD mathematics and computer science from Smith College in 2011, and the Ph.D. degree in computer science from Stanford University in 2017. She joined Tsinghua-Berkeley Shenzhen Institute, Tsinghua Shenzhen International School, serving as postdoc researcher, assistant professor and associate professor since 2017, 2019 and 2021, respectively. Her research interests include transfer learning, representation learning with multiple tasks and domains, spatial data analysis and geometric algorithms. She is a member of IEEE, ACM, an associate editor of Franklin Open and an editorial board member of Digital Signal Processing.
Research Team: 9 Ph.D. students and 10 master students.
On-going CNSF Project: Heterogeneous Multi-task Transfer Learning for Medical Image Understanding
Postdoc Position Information:
Topic: Learning to transfer for heterogeneous medical image data
The ideal candidate should have a Ph.D. background in machine learning (e.g., especially if you are interested in model robustness, explainability and out-of-domain generalization) or a background in medical image processing with hands-on experience of working with large-scale medical data.

招聘博后人數：1

個人主頁:http://yangli-feasibility.com

四、黃紹倫

副教授，深圳市海外高層次C類人才、珠江人才，2022IEEEEASIT共同主席，多個國際會議及期刊評審。研究方向為信息論、統計學習、機器學習和深度學習，尤其側重于應用信息和統計理論來分析、解釋和設計機器學習和深度學習算法。個人主頁：https://sites.google.com/view/slhuang/home

招聘博后人數：2

博后研究方向：信息論、統計學習、機器學習和深度學習

五、丁文伯

副教授，博士生導師，國家青年專家，深圳市海外高層次B類人才。別于2011年和2016年在清華大學電子工程系獲得學士和博士學位（導師：宋健教授），2016年至2019年在美國佐治亞理工學院材料科學與工程系從事博士后研究（合作導師：王中林院士）。擔任《Digital Signal Processing》副編輯、IEEE JSTSP機器人感知�？�首席客座編輯和可解釋AI客座編輯，及多個IEEE、ACM研討會主席。在Nature Communications、Science Advances、EES、IEEE TRO、IEEE RAL、IEEE TMC等領域權威期刊及會議發(fā)表論文70余篇，ESI高引6篇，期刊封面3篇。曾獲中國電子學會自然科學二等獎、日內瓦國際發(fā)明展金獎、清華大學特等獎學金等。課題組主頁：http://ssr-group.net，研究方向為機器人觸覺感知、機器人學、陣列信號處理、智能人機交互、柔性機器人。

個人主頁：http://ssr-group.net/

招聘博后人數：1

博后研究方向：機器人觸覺感知、機器人學、陣列信號處理、智能人機交互、柔性機器人。

六、陳鑫磊

助理教授，國家青年專家，入選廣東省珠江人才計劃，深圳市海外高層次人才計劃（B類）。團隊承擔包括科技部重點研發(fā)在內的多項重要課題。圍繞復雜環(huán)境探測、重大災害應急響應、城市大尺度智能監(jiān)測、對抗態(tài)勢感知推演等重大國家戰(zhàn)略需求，瞄準“復雜網絡協同探測與控制”戰(zhàn)略科研新方向，基于人工智能、物聯網、機器人等新型信息技術，實現利用多智能體（無人機、無人車、機器狗等集群）針對復雜大空間環(huán)境的泛在感知、探索與響應。共發(fā)表學術論文70余篇，合計影響因子200+，5次在移動計算與傳感器網絡頂會上獲獎。

招聘博后人數：1

博后研究方向：智能物聯網，移動計算，多智能體/無人集群，群智感知，人工智能等。

更多信息請詳見實驗室網頁：https://www.tbsi.edu.cn/sjkxyxxjsyjzx/list.htm

七、唐彥嵩

助理教授、特別研究員、博士生導師。分別于2015年和2020年在清華大學自動化系獲得工學學士和博士學位，于2016年6月至9月在美國加州大學洛杉磯分校進行學術訪問，于2020年至2022年在英國牛津大學從事博士后研究工作。2022年至今在清華大學深圳國際研究生院擔任助理教授，主要從事人工智能與計算機視覺等領域的相關工作，研究方向聚焦于視頻內容分析與理解，在國際權威期刊和會議上發(fā)表論文20余篇，其中以第一/通訊作者發(fā)表TPAMI、CVPR等CCFA類期刊和會議論文10余篇，谷歌學術引用1100余次，主持國家自然科學基金青年科學基金項目，中國人工智能學會-華為Mindspore學術獎勵基金以及深圳市高等院校穩(wěn)定支持計劃等項目，提出的算法在北京極佳視界科技有限公司實現了成果轉化。于2022年入選第八屆中國科協青年人才托舉工程，2023年入選微軟亞洲研究院“鑄星計劃”。擔任2022年人臉與手勢識別領域重要國際會議IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition領域主席，中國人工智能學會模式識別專業(yè)委員會副秘書長，中國自動化學會模式識別與機器智能專委會執(zhí)行委員，視覺與學習青年學者研討會執(zhí)行領域主席等學術職務。

招聘博后人數：1

博后研究方向：主要研究方向為計算機視覺、模式識別、視頻理解、多模態(tài)學習等。

更多信息請詳個人主頁：https://andytang15.github.io

福利待遇：

1.參照清華大學深圳國際研究生院及深圳市相關條例享受工資和住房待遇；

2.博士后在站期間基本年薪為12萬元，并按照相關規(guī)定參加社會保險及住房公積金，開題和中期考核合格者，可獲得深圳市生活補貼18萬元/年(免稅，資助期限不超過2年)，在深圳市無房的博士后可享受2800元/月的租房補貼；

3.獲得清華大學“水木學者”的博士后，在站期間，可額外獲得6萬元/年的資助；(以最新政策為準）；

5.在站期間可按照相關規(guī)定，申請中國博士后科學基金和國家、省、市其他科研項目；

6.學校為每位博士后提供在站期間兩年共計2萬元的科研學術活動資助；

7.博士后出站選擇留深從事科研工作，且與本市企事業(yè)單位簽訂3年以上勞動(聘用)合同的，可申請深圳市出站博士后留深科研資助，10萬元/年，共資助3年)。

職位職責：

1.開展與上述方向相關的研究工作；

2.發(fā)表高質量學術論文；

3.協助申報科研課題及承擔相應的實驗室管理工作；

4.協助指導相關方向碩士或博士研究生。

任職要求：

1.在知名高校、研究院獲得或即將獲得博士學位者，品學兼優(yōu)、身體健康，博士畢業(yè)三年內，年齡35周歲以下；

2.與本研究中心下設實驗室相關的研究方向，具有扎實的理論基礎和較強動手實踐能力；

3.有較強的科研能力，具有良好的英語交流能力（讀、寫、聽、講）；

4.具備較強的獨立工作能力及溝通協作能力，具有嚴謹的邏輯思維和獨立解決問題的能力；

5.具有創(chuàng)新思維和創(chuàng)新研究能力；

6.熱愛科研、恪守學術道德、有強烈的責任心和進取心、善于團隊協作、勤奮努力、踏實好學、誠實認真。

應聘材料：

1.應聘者需提供申請信，內容需包含詳細的個人簡歷、學習工作經歷、主要學術工作內容、主要論文論著清單、意向導師、個人的研究興趣以及研究計劃；

2.博士期間的主要工作和學習內容；

3.從本科起各個階段的成績單；

4.需提供3封推薦信及聯系方式（含博士導師推薦信一封）。

應聘者請將應聘材料用附件形式發(fā)送至zhangmengwen@sz.tsinghua.edu.cn，郵件注明“博士后－姓名–意向合作導師 ”。

將及時篩選個人簡歷并安排面試，參加面試者需提供：學歷、學位證書原件和復印件，以及其它可證明本人能力及水平的相關資料。

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https://talent.sigs.tsinghua.edu.cn/#/positionDetail?id=389