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微软亚洲研究院
微软亚洲研究院机器学习组从理论、算法、应用等不同层面推动机器学习的前沿。在过去的十几年间，发表了大量被高度引用的论文（例如，梯度提升决策树LightGBM, 对偶学习Dual Learning, 预训练语言模型MASS, 快速语音合成FastSpeech, 达到人类水平的机器翻译和语音合成系统），向微软的产品部门（例如Azure认知服务，Bing搜索广告，Windows操作系统，Xbox游戏）以及企业合作伙伴转化了大量核心技术，也向开源社区贡献了大量高质量开源工具（例如，LightGBM，微软图引擎，AI量化投资平台“微矿Qlib”，多智能体优化平台“MARO”，时空预测平台“FOST”，AI音乐项目“Muzic”，在Github上累计收获三万余颗星）。
参与AI for science项目科研项目，撰写高质量论文，设计实现前沿算法。具体方向包括但不限于：
1. 基于强化学习和扩散模型的分子 、晶体生成；
2. 基于图神经网络 、transformer的分子、晶体性质预测。
1. 扎实的数理基础知识，相关方向背景知识；
2. 编程能力较强，熟练使用PyTorch/Tensorflow等深度学习库；
3. 希望你勤奋，主动，有良好沟通协作能力；
4. 尽量保证5-6个月实习时长。
1. 有机器学习或相关方向顶会顶刊论文发表；
2. 有机器学习相关比赛奖项。
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