清华大学人工智能与人因工程课题组招聘博士后与科研助理
本期为大家介绍清华大学大学张志成老师课题组招收博士后、科研助理的相关信息。
清华大学人因工程国家重点实验室张志成教授带领的人工智能与人因工程课题组 2023 年招聘博士后 3 名，科研助理 2-3 名。
合作导师：
张志成教授，国家级海外高层次人才，清华大学工业工程系教授。
三十多年核能、新能源、轨道交通领域人因工程、人工智能及自控系统研究、开发及工程实现、应用经验，曾担任法国核能集团首席研究员、欧盟 FP5 轨道交通人因工程项目主任、国际原子能机构 IAEA 人的可靠性项目主任。曾负责欧洲三代加全球首堆、三代加新堆型及第四代核反应堆人因工程及控制系统研发工作，首次把人工智能全面系统化地应用于核电站专家系统，主持全球第一座百万千瓦核电站全范围全数字化控制保护系统及主控制室人因工程的试验、设计、确认与验证。上世纪 90 年代初建立了中国核能领域核安全人因工程安全评价体系，该体系一直沿用至今。
主要科研方向为人工智能与人因工程、人误与人的可靠性、人与自动化 / 人工智能交互、基于 AI 的人员行为预测与增效、核设施及轨道交通智能人因工程、智慧氢能。
https://www.ie.tsinghua.edu.cn/info/1051/2518.htm
博士后（3 人）
1. 团队主要研究方向：
人机系统的韧性及其预测研究
心理韧性与人们应对创伤和恢复的积极能力有关，生物或生态韧性是基于生存能力理论 (即有机体在破坏后生存的能力)。工业人机系统的韧性与在线安全管理有关，应对已知或未知的情况。传统的离线安全分析是预见不希望发生的情况，并提出方案，以避免其发生或保护系统免受其后果。从组织和安全管理的观点来看，韧性是系统生存、适应和面对不可预见的变化，甚至灾难性事件的能力。韧性有许多定义，但大多数都假定存在使系统具有韧性的功能能力：识别、适应和吸收变化的能力。当一个人机系统没有足够的资源或能力来控制这些功能时，它就不具有韧性，或者它的韧性可能由另一个人机系统管理。人机系统的决策者必须面对新的或未知的情况，并找出控制它们的替代方案。当这些情况的管理成功时，该人机系统则是有韧性的。
人机系统韧性 (Resilience) 的研究专注于对新的、未知的、意外的或令人惊讶的情况的积极控制，以及从韧性中学习的可能性，对人机系统的韧性作出预测。
协同认知系统研究
人因工程学研究的侧重点从最初的「人适应机器」 到「机器适应于人」, 再到广义的人机交互，或称为人 - 计算机交互，如今正呈现出逐步向人机融合的方向发展。在人机融合中，人和机器的关系是合作的关系，这种合作表现在以人脑为代表的生物智能 (认知加工能力等) 和以计算技术为代表的机器智能 (人工智能等) 通过深度的融合来达到智能互补。人机交互与人机融合形成了一个连续体的两端，各种具有不同智能程度的产品在这样一个连续体内共存。通过人和机器两个认知主体，互相依存和合作组成协同认知系统 (Joint Cognitive Systems, JCS)。
人机融合研究包括两方面，一方面，在「机器 + 人」的融合智能系统、「机器 + 人 + 网络 + 物」式的复杂智能物联网系统 (例如智能工厂，智能城市等) 中，通过智能融合，达到高效的协同式人机关系。智能社会由大量的不同规模的协同认知系统组成。赋能机器，使其具有一定的感知、推理、学习、决策能力，与人类协同工作和生活。另一方面，基于脑机接口技术，开发综合利用生物 (包括人类和非人类生物体) 和机器能力的脑机融合系统，例如为残疾人开发的神经康复服务和动物机器人系统。
基于 AI 的高复杂系统运维人因事件数据研究
随着我国几十年核能行业发展，积累了大量的核设施故障、事件、事故数据，各级营用、监管部门也均建立了自己的事件数据库。另外随着国家 3060 碳中和规划的推进，作为清洁基荷能源，核电行业迎来又一次大发展，与之而来的是60 年运行寿期中的各种运行事件问题，而超过 2/3 的运行事件均与人因有关，因此，建立核能领域智能人误数据知识库，对核设施人因事件数据进行研究，在核设施运行、维修、调试人员可靠性分析的基础上，建立数据库以记录对运行、维修、调试中发生的人误案例，为人员可靠性分析模型的量化提供实证数据支持，同时对历史人误事件进行归类分析，挖掘人误发生各种因素之间的关系及每种因素对人误发生的贡献，结合定性分析，对不同人误的基础人误概率及绩效影响因子进行量化，预测任务中发生的人误，并研究发生人误的概率预测。
2. 应聘资格条件：
已获得博士学位或即将获得博士学位，身体健康；
人工智能、人因工程、人工神经网络、自动控制、工业工程、认知心理学、反应堆工程、轨道交通控制等相关方向；
在本专业领域具有较好的研究基础，以第一作者发表过相关论文，具备独立撰写中英文学术论文的能力；
有进取心，良好的沟通能力，有探索交叉学科的热情和驱动力，团队合作和组织协调能力突出；
熟悉或愿意学习人工智能、机器学习等领域专业知识，熟练掌握 Matlab、Python，或有计算机编程基础，愿意学习人因工程前沿方向 (课题组有欧洲学习培训机会)，具有较强的独立思考、分析能力；
符合清华大学博士后招聘管理规定。
3. 博士后岗位待遇：
按照清华大学博士后管理办法执行。
课题组将根据工作能力和表现，另外提供额外补贴。此外，课题组积极支持并指导博士后申请人及在站博士后申报各类博士后人才支持计划：（1）清华大学「水木学者」 计划；（2）「博士后创新人才支持计划」（简称「博新计划」）；3）「博士后基金特别资助计划」。
更多详细信息请参考清华大学博士后网站：http://postdoctor.tsinghua.edu.cn
科研助理（2-3 人）
岗位 1 先进核能人工智能与人因工程科研助理
岗位 2 智慧交通人因工程科研助理
岗位描述：
负责课题组相关项目的管理与服务，撰写人工智能与人因工程相关课题研究报告、论文与专利，完成项目考核指标；
负责建设和管理相关课题组研究成果展示与成果转化，专利交底书撰写、专利申报等相关成果转化与执行工作；
负责人因实验技术培训，协助授课教授完成本科生、研究生普通课程教学实验辅导；
参加课题组对外宣传等事宜，完成交办的对外宣传与接待、设备管理、报销及财务等事宜；
协助外方教授开展合作科研；
承担课题组安排的其他工作。
学历要求：
硕士及以上学历，或有 3 年以上工程经验的本科
专业要求：
人工智能、人因工程、人工神经网络、自动控制、工业工程、认知心理学、反应堆工程、轨道交通控制等教育背景，具有独立开展科研和独立带研究项目团队者优先，具有良好的英文阅读、交流与写作能力
任职要求：
具备扎实的专业理论知识，基本掌握该专业领域先进理论；
有较丰富的相关领域实践经验，探索、分析该专业领域中的问题，提出有价值的辅助性方案；
能够对实践活动给予咨询指导；
科研助理岗位待遇：
应聘者面试通过后按清华大学工业工程系非事业编制人员待遇标准执行，社会保险按清华大学有关规定办理。
联系方式：
[email protected]，申请人请提交简历、动机信、及 2-3 位专家推荐信、代表作、其它能体现本人科研能力、研究创新成果、专业特长材料等，邮件主题注明「应聘岗位 - 姓名 - 专业 - 学历 - 院校」。
招聘有效期 ：
2023 年 12 月 31 日
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