香港理工大学工业及系统工程学系六个月期研究助理RA项目

01、项目概况

香港理工大学工业及系统工程学系现面向全球招聘一名研究助理，该职位隶属于"风险感知机器学习系统的安全和质量关键应用"科研项目。香港理工大学工业及系统工程学系作为香港工程学院的重要组成部分，一直致力于培育专业人才，凭借多元技术研发为业界引入崭新思维，推动企业创新力、效率、产品和服务质素。

该研究助理职位为期六个月，主要负责协助项目负责人开展机器学习和数据科学领域的前沿研究。职位要求申请者具备计算机科学、电气工程、电子工程或同等资格的荣誉学位，并在可靠性工程和机器学习领域拥有已发表的研究成果。成功的候选者将参与开发计算机程序以评估和保证机器学习模型的可信度，并将研究成果应用于多个实际系统中。

02、学术背景与研究环境

香港理工大学成立于1937年，为香港历史最悠久的大学之一，是香港8所受政府大学教育资助委员会资助并可颁授学位的高等教育院校之一。在国际排名中表现优异，特别是在工程技术领域享有盛誉。

工业及系统工程学系紧跟"工业4.0"发展趋势，糅合创新科技扩阔专业领域，在校内设立了多个专业实验室，包括"信息物理系统实验室"、"伍达伦数码工厂"、"激光物料处理实验室"、"超材料准备实验室"和"超精密加工技术实验室"等。这些先进的实验设施为研究人员提供了世界一流的研究环境，配备了"Kuka七轴协作机械人"、全港唯一一部可混合多种金属喷粉形式打印的激光设备及超材料三维打印机"Nano Scribe"等专业器材。

03、研究领域前沿发展

风险感知机器学习系统的重要性

随着人工智能技术的不断发展和在各行业中使用的日益广泛，AI技术在为人们的生产生活带来便利的同时，也引入了新的安全风险。在安全和质量关键应用中，机器学习系统的可靠性和可信度成为了学术界和工业界共同关注的焦点。

2018年美国一起自动驾驶汽车事故导致一名行人死亡，引发了人们对AI系统可靠性的广泛关注。这一事件凸显了在关键领域应用AI技术时，确保其可靠性和安全性的重要性。这类事件推动了风险感知机器学习系统研究的快速发展。

机器学习与可靠性工程的交融

传统的安全技术已经不能满足当今快速发展的威胁，因此人们开始将机器学习技术引入安全领域，以帮助分析、监控和预防安全威胁。通过结合大数据、深度学习和模式识别等技术，机器学习为安全领域带来了翻天覆地的变革。

当前研究主要集中在以下几个方向：

模型可信度评估：开发新的方法来量化和评估机器学习模型在不同应用场景下的可靠性和稳定性。这包括对模型输出的不确定性量化、对抗攻击的鲁棒性评估，以及在数据分布偏移情况下的性能保持能力。

安全关键应用优化：针对医疗诊断、自动驾驶、工业控制等安全关键应用，开发专门的机器学习算法和验证方法，确保系统在各种复杂环境下的安全运行。

风险预测与管理：基于信息熵和马尔可夫链等数学工具，建立人工智能全生命周期安全风险评估方法，能够在对人工智能进行整体性的安全风险等级评估的同时，保留对各类安全风险的评估。

04、技术发展趋势

可信AI的演进方向

2025年，AI模型将能做得更多、更好。像OpenAI o1这样具备高级推理能力的模型已经能够解决一些复杂问题，其逻辑步骤类似于人类在回答难题前的分析过程。这些能力将在科学、编程、数学、法律和医学等领域继续发挥作用。

在年尾来看，奔涌的AI浪潮呈现出技术创新、产品洗牌、行业动态等多维度趋势。特别是在可信AI方面，研究者们越来越注重模型的可解释性、公平性和隐私保护。

跨学科融合趋势

机器学习与可靠性工程的结合代表了当前人工智能研究的重要发展方向。这种跨学科融合不仅推动了理论研究的深入，也促进了实际应用的突破。站点可靠性工程(SRE)利用运营数据和软件工程自动执行IT运营任务，加速软件交付，同时最大程度降低IT风险。这种理念正被广泛应用到机器学习系统的设计和部署中。

05、职业发展机遇

香港研究环境优势

香港高校的高质量和国际化吸引着许多应聘者。香港作为国际金融中心和科技创新枢纽，为研究人员提供了独特的发展平台。在香港进行研究工作，不仅能够接触到最前沿的技术发展，还能建立广泛的国际学术网络。

香港大学的博士后待遇相对较高，超过40万港币一年，部分甚至可达60万左右。虽然这是博士后的薪资水平，但反映了香港高校对研究人员的重视程度和相对优厚的待遇水平。

研究助理职位特色

研究助理职位作为学术研究的重要组成部分，为有志于学术发展的人才提供了宝贵的实践机会。研究助理大致遵循Research Assistant（科研助理）－Senior Research Assistant（资深科研助理）－Research Associate（研究员）的发展路线。

六个月的任期虽然相对较短，但对于希望获得研究经验、建立学术联系或为申请博士项目做准备的候选者来说，是一个理想的起点。这种短期项目特别适合以下群体：

· 刚毕业的硕士学生，希望在申请博士前积累研究经验

· 正在考虑转换研究方向的研究人员

· 希望体验香港学术环境的国际学者

· 准备申请香港高校长期职位的候选者

06、申请要求与评估标准

学术背景要求

申请者需要具备计算机科学、电气工程、电子工程或相关领域的荣誉学位。这一要求确保候选者具备必要的技术基础来理解和参与复杂的机器学习研究项目。

研究经验期望

职位特别强调候选者在可靠性工程和机器学习领域的发表记录。这表明项目组希望寻找已经在相关领域有一定研究基础的人才，能够快速融入项目并做出贡献。

技能要求分析

编程能力：候选者需要具备开发计算机程序的能力，能够设计和实现用于评估机器学习模型可信度的算法和工具。

研究方法论：需要了解学术研究的基本方法，能够进行文献调研、实验设计、数据分析和结果解释。

文档编写：要求能够记录计算研究的步骤，这对于确保研究的可重现性和知识传承具有重要意义。

07、实用申请建议

申请准备策略

学术简历优化：突出在机器学习和可靠性工程方面的研究经历，详细列出相关发表论文、会议演讲和项目经验。香港绝大部分RA都要求英语水平不错，具体量化来说，最起码是托福90分以上的英语水平。

研究提案准备：虽然职位描述中没有明确要求，但准备一份简短的研究兴趣说明或初步想法将有助于展现候选者的研究潜力和对项目的理解。

推荐信安排：联系熟悉申请者学术能力的教授或研究导师，请他们为申请提供推荐信。推荐信应重点突出申请者在相关技术领域的能力和研究潜力。

语言能力准备

如果你在内地专业的学习成绩不错，但是英语真的不太好，那么申请香港做RA就不具有优势。建议申请者：

·确保英语水平达到托福90分或雅思6.5分以上

·提前准备英语面试，练习用英语表达技术概念和研究想法

·如果具备粤语能力，可以在申请中提及，这在某些情况下会成为加分项

技术准备建议

编程技能强化：熟练掌握Python、R、MATLAB等常用科学计算语言，了解TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。

理论基础巩固：深入了解机器学习的基本原理，特别是模型验证、不确定性量化、鲁棒性分析等与可靠性相关的概念。

工具使用经验：熟悉常用的数据分析和可视化工具，具备处理大规模数据集的经验。

申请材料建议

个人陈述：清晰表达对风险感知机器学习系统研究的兴趣和理解，展示相关的学术背景和实践经验。

作品集：准备代表性的研究成果，包括已发表论文、技术报告、开源项目贡献等。

时间规划：申请截止日期为2025年6月12日，建议至少提前两周完成申请材料的准备和提交。

职业发展建议

网络建设：利用这个机会建立与香港学术界的联系，参加相关的学术会议和研讨会。

技能提升：在项目期间专注于提升特定技术技能，为未来的职业发展奠定基础。

后续规划：考虑项目结束后的发展方向，无论是继续深造、申请长期职位还是回到原有职业轨道。