导师简介

汪秀敏，教授、博士生导师，广东省杰出青年基金获得者。在IEEE TMC, IEEE TIFS, IEEE TSC, IEEE TPDS, IEEE INFOCOM等学术刊物和会议上发表论文80余篇。

研究兴趣

1.边缘智能；2.联邦学习；3.大模型微调

课题组网站：https://www2.scut.edu.cn/cs/2017/0129/c22284a327641/page.htm

项目简介

本课题组在计算机科学与技术方向拟招收博士后1名。

1.面向异构环境的联邦学习关键问题研究：针对联邦学习中普遍存在的系统异构性与数据异构性问题，课题组拟开展相关基础与应用研究，探索不同客户端条件与数据差异对模型训练过程的影响，提升复杂环境下模型协同学习的效率、稳定性与泛化能力。拟招收在联邦学习、分布式计算、机器学习等方向具有研究背景的博士。

2.面向生物医学等应用场景的大模型微调与应用研究：围绕生物医学等典型应用领域中数据复杂、专业性强等特点，课题组拟开展大模型微调与应用相关研究，推动模型在真实场景中的有效适配与落地应用。拟招收在人工智能、生物信息学、计算生物学或相关交叉领域具有研究基础的博士。

应聘简历投递及联系方式

有意向者请投递个人简历（包括学习、工作和研究经历、荣誉奖励、发表论文等）至课题组联系人电子邮箱：xmwang@scut.edu.cn。