Recruitment
香港科技大学（广州）DIGAI Lab博士生、硕士生、本科生/研究助理招聘
Update: 2025-07-17
香港科技大学（广州）数据智能与几何人工智能实验室（DIGAI Lab) 诚邀有志于AI前沿研究的优秀学子加入，攻读博士学位或进行（远程）访问研究。实验室专注于表示学习、大模型、几何拓扑、信息检索，致力于推动几何与人工智能的理论发展，以及其在网络科学、科学发现领域的应用。欢迎具有不同学科背景的同学共同探索前沿领域，并提供丰富的科研资源与国际合作机会。
1. 实验室主要研究方向
方向1: 大模型与几何/拓扑/流形
本研究方向致力于通过引入几何约束和几何先验知识，提升大模型的Token嵌入质量和推理效率、能力。
研究领域包括：
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大模型表示分析(LLM Embedding)：深入研究Transformer等大模型内部表示空间的潜在几何性质，探索高维嵌入空间中的拓扑结构、流形特征和几何不变性。
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多模态对齐（Multi-Modal LLMs）：针对文本、图像、音频等不同模态数据，设计基于几何约束的统一表示框架，实现多源异构数据在几何结构上的有效对齐
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强化学习推理与高效微调(Reasoning, PEFT)：基于几何先验设计新的强化学习推理算法和微调策略，通过几何约束优化模型参数更新过程，提升推理准确性和训练效率
我们欢迎对基础大模型、表示学习、非欧空间、双曲几何或者广义的微分几何与机器学习领域感兴趣的学生和研究者加入我们的团队。我们的目标是通过跨学科的协作，推动基础模型在理论和应用层面的突破性进展。
方向2: 个性化建模、推荐算法、知识图谱与社交网络
本研究方向致力于融合知识图谱、本地化数据和几何建模技术，构建推荐系统和个性化分析框架。专注于解决大模型在个性化应用中的关键挑战，包括幻觉问题、推荐准确性、社交网络动态演化以及群体行为预测等复杂问题。
核心研究领域包括：
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检索增强生成(RAG, GraphRAG)：基于知识图谱和本地化数据构建个性化大模型，通过RAG（检索增强生成）和Graph RAG技术，提升模型在特定领域和用户群体中的表现。结合结构化知识和非结构化文本，实现精准的信息检索和生成，有效缓解幻觉问题并增强个性化能力。
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检索与推荐(Recommender Systems)：开发基于深度学习和几何约束的新一代推荐算法，融合用户行为数据、内容特征和社交关系，构建多模态推荐模型。探索协同过滤、内容推荐、序列推荐等核心技术，解决冷启动、数据稀疏性和推荐多样性等关键挑战。
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大规模网络、图的表示与优化(Network Science & Graph Learning)：针对大规模复杂网络的建模、表示学习和优化问题，开发高效的算法和理论框架。重点研究社区发现、影响力分析、节点分类，图分类，链路预测等关键问题，结合图神经网络和几何深度学习技术，捕捉网络结构中的层次性和动态演化规律。
我们欢迎对推荐系统、社交网络分析、知识图谱、图神经网络、复杂网络理论、信息检索以及相关数据挖掘和机器学习技术感兴趣的学生和研究者加入我们的团队。
方向3: AI4SCI：人工智能赋能科学研究
本研究方向专注于将前沿AI与科学研究深度融合，通过基础模型和先进算法推动生物信息学、生物医药等领域的进展。
核心研究领域包括：
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大模型驱动的生物医药数据分析：利用大语言模型和多模态模型处理生物医药领域的海量异构数据，包括基因序列分析、蛋白质结构预测、药物发现、临床数据挖掘等，实现从数据到知识的智能转化。
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几何机器学习在生命科学中的创新应用：结合几何深度学习和生物信息学，开发针对分子结构、蛋白质折叠、药物-靶点相互作用等问题的几何约束模型，提升生物医药研究的精度和效率。
2. 学校介绍
香港科技大学（广州）是《粤港澳大湾区发展规划纲要》及《广州南沙深化面向世界的粤港澳全面合作总体方案》颁布实施以来成立的首家具有独立法人资格的内地与香港合作办学机构，经国家教育部批准于2022年6月正式成立。香港科技大学（广州）锐意创新，以发展融合学科为特色，探索创新人才培养模式，以建设成为内地与香港教育融合发展的典范、国际知名的高水平大学为己任，致力于培养面向未来的高水平创新型人才。
香港科技大学（广州）依据有关规定及学校的毕业要求颁发香港科技大学硕士学位和博士学位证书。截至2024年9月，学校共有学术人员300余人，其中，长聘制学术人员240余人，100%拥有博士学位，98%拥有境外教育背景或工作经历，近20%获国家级人才项目，近50%入选省部级及以上人才项目，15%入选全球前2%顶尖科学家榜单。
港科大和港科大(广州)在“两校一体，双校互补”的框架下实行资源共享，如在实验室、图书馆、课程和教师等方面，学校融合内地与香港优质教育资源，以发展融合学科为特色，探索创新型人才培养模式，立足中国，面向世界，矢志建设成为世界一流高等学府。
香港科技大学（广州）的学科设置优先考虑国家发展的战略需求和大湾区发展的产业需要，致力于解决当前国家产业所面临的“卡脖子”科技和培养未来科技的创新型人才。学校采用全新的、融合学科的学术架构，以“枢纽”（Hub）和“学域”（Thrust）取代传统的“学院”和“学系”，推动学科交叉融合，大力发展新兴学科和前沿学科。
自建校以来，香港科技大学（广州）已获批3个广东省重点实验室（研究基地、平台），11个广州市重点实验室, 已获批各级政府资助科研项目300余项，包含国家级项目66项，承担和参与国家级重点重大专项18项。
学校已与阿里云、粤芯半导体、深圳湾实验室等90余家领军企业和知名科研机构签订合作协议，与近10家行业龙头建立了联合实验室；校内创业孵化项目100余项，注册企业40余家。环港科大（广州）创新区正加快推进建设。学校与广州产投集团共同设立10亿元环港科大（广州）科技成果转化母基金，还牵手一批直投基金合作伙伴，总基金规模达到24亿元。
3. 团队介绍
DIGAI Lab团队由杨萌林(Menglin Yang, https://yangmenglinsite.github.io/)导师带领。杨老师博士毕业于香港中文大学，在耶鲁大学从事博士后研究。目前担任香港科技大学广州人工智能学域的博士生导师，副研究员，助理教授。导师所在团队在机器学习、几何AI及科学计算领域拥有丰富的研究经验，并与全球多所顶尖大学及科研机构有密切合作。研究团队目前正在积极招募多名博士研究生与研究助理，参与前沿研究项目，积累宝贵的科研经验。顺利录取的博士研究生，将获得全额奖学金。课题组是一个充满活力与温暖分为的学术大家庭，注重学术诚信与公平，能提供良好的办公环境与算力支持，保障课题组成员顺利开展科研工作。加入我们团队，
- 发表顶级学术论文的机会：在机器学习、数据挖掘、人工智能领域的顶级期刊和会议上发表学术论文并参加国际会议
- 良好的学术氛围与系统性的指导：每位学生与导师每周至少一次一对一讨论。组内科研氛围融洽，每周一次的组会帮学生潜心研读最新的科研论文及系统化学习机器学习、优化、统计相关课程，为科研打好关键基础，厚积薄发。我们鼓励学生间合作以取长补短，并碰撞出更多科研想法。导师尊重学生科研兴趣，仅进行领域限定，具体研究问题方法由导师与学生商定
- 科研方法及思维培养：对于有志于科研事业的学生，导师将提高学生在各科研环节中的系统性方法和思维方式，使学生能尽早独立承担科研课题和管理实验室
- 广泛的合作交流机会：包括但不限于在香港科技大学清水湾校园长期访问，以及丰富的世界级大学交换学习和业界研究院实习访问机会，如学生有机会到腾讯、华为、鹏城实验室等头部互联网公司或科研机构进行实习和联合研究
4. 招聘说明
我们欢迎以下背景的申请者：
- 对大模型、推荐系统、网络科学，AI4SCI等领域有浓厚兴趣的学生
- 拥有计算机科学、数学、物理、生物信息、网络科学等相关背景的本科生，硕士研究生
- 良好的英文口头和书面表达能力（入学需取得雅思 6.5 或托福 80)
- 具有扎实的编程能力，熟练使用相关编程语言
- 招收多名科研助理（RA）和实习生（Interns)。依个人经历经验，以及项目推进速度，提供有竞争力的工资待遇，远程实习生提供计算资源和充分的指导。有机会发表高水平论文。表现优异者优先博士录取资格。
博士生可选择2026年2月和8月入学, 博士研究生的学制为 3 年（对于已有相关研究型硕士学位的申请者）或 4 年（对于没有相关研究型硕士学位的申请者），学费为4万人民币/年，所有录取的博士生将获得全额奖学金（约1.5万人民币/月)。
📝 硕士研究生申请说明：硕士研究生申请人无需提前联系导师，直接通过学校官网申请即可。如已经被硕士项目录取并希望加入实验室开展科研工作，请直接发送邮件联系。
香港科技大学（广州）的硕士研究生和本科生申请人欢迎直接联系导师。
5. 如何申请
请将个人简历、本科硕士成绩单、专业排名证明（如有）、推荐信（如有）、代表性论文或项目（如有）、Research Proposal (如有)等发送至：
menglinyang[at]hkust-gz.edu.cn or digailab[at]outlook.com
邮件标题格式：申请岗位名称+本人姓名+学位+毕业学校+所学专业。在收到申请材料后，进行初步筛选，并安排合适的面试时间。