雇主简介
苏黎世联邦理工学院是世界领先的科技大学之一。我们以优质的教育、尖端的基础研究和将新知识直接转化为社会而闻名。来自 120 多个国家的 30,000 多名学生认为我们的大学是一个鼓励独立思考和激励卓越的环境的地方。
我们位于欧洲中心，但与世界各地建立联系，我们共同努力为当今和未来的全球挑战制定解决方案。
瑞士数据科学中心 (SDSC) 是 ETH 领域的战略重点领域，由 EPFL 和苏黎世联邦理工学院作为创始合作伙伴，计划于 2025 年发展成为国家研究基础设施。其职责是支持学术实验室、医院、工业和公共部门利益相关者（包括州和联邦政府），完成整个数据科学之旅，从数据收集和管理到机器学习、人工智能和工业化。
该中心由数据和计算机科学家以及特定领域的专家组成的多学科团队组成，在苏黎世、洛桑和菲利根设有办事处。
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职位详情
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项目背景：
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我们正在寻找机器学习和自然语言处理方面的博士后，具有将这些方法应用于社会和政治科学领域的经验。
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您将参与最近获得资助的 SNF 项目，该项目名为"衡量政治表现"，我们的目标是制定公正、可靠的政治成就衡量标准。您将在瑞士数据科学中心工作，这将使您有机会与各个领域的 AI 和 ML 专家进行交流。
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我们将致力于实施衡量和追踪瑞士议会的政治表现和遗产的方法。最终目标是设计机制，让我们进一步了解政治进程，以及所实施的政策如何影响公民的生活。这些措施将通过指定的网页向（瑞士）公众展示，从而增加我们研究的影响力。
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SNF 项目是与苏黎世大学的政治学家合作开展的。这种跨学科环境确保了该项目从开发的 ML 方法及其在这些领域的应用的角度来看具有影响力。
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主要职责：
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实施解析和分析方法来收集和提取下游任务的相关信息
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与政治学家合作制定公正的指标来衡量政治成功、表现和影响
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开发新方法，创建软件包，在科学会议和会议上展示和讨论方法，并通过教程、丰富的文档和/或帮助文件确保新方法的广泛使用
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实施通用且直观的方法，确保领域科学家更广泛地使用它们
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与领域科学界合作，以便更好地了解他们的需求和程序
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职位要求：
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你拥有计算机科学、机器学习或数据科学博士学位，并且曾使用传统方法和基于 LLM 的方法从事 NLP 工作
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您习惯于在跨学科环境中工作，与领域科学家合作，并对从其他非技术学科学习充满好奇
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您喜欢设计复杂的软件解决方案，包括允许与现代 ML 模型交互的直观 UI
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您有使用 Python 和标准数据库技术（例如 SQL 和 Neo4J）的经验。此外，您有使用 React、Reflex、Gradio、Flask 等 UI 技术的经验或有兴趣学习这些技术。
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你知道如何将复杂的结果呈现为有吸引力且信息丰富的可视化形式
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就业条件：
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在世界一流的研究机构中，您将拥有一个激励人心、协作、跨学科的环境，成为来自 15 个不同国家的 40 名数据科学家团队的一员，致力于应用新颖的 ML 方法来解决现实世界的问题。
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我们重视工作与生活的平衡，并考虑兼职工作和在家办公
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我们的工作时间灵活，假期安排简单
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旅行和会议出席预算
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该项目聘请的研究生对方法开发的支持
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我们积极推动在工作中学习新技术和新方法，鼓励实验和创造力
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在苏黎世联邦理工学院工作、教学和研究
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信息和申请：
请注意，我们只接受通过我们的在线申请门户提交的申请，提交流程将开放至1 月 14 日。
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通过电子邮件或邮政服务提交的申请将不予考虑。
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请在申请中附上以下文件：动机信、简历。
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收到您的申请后，我们将进行初步筛选，并与您联系，告知您肯定或否定的答复。如果成功，我们中的一个人将与您交谈，以告知您后续步骤和选拔流程。
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您可以在我们的网站上找到有关 SDSC 的更多信息，其中包括学术团队开展的一些项目示例。
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有关该职位的问题请发送至 hr@datascience.ch（不接受申请）。