团队招收博士和硕士，感兴趣的同学可发送简历到邮箱 jpchen [at] bupt [dot] edu [dot] cn。

算力资源： 团队目前拥有独立计算资源，同时从 AutoDL 购买了在线算力作为缓冲算力资源池。

未来社会是数据驱动智能决策的社会，如何通过机器学习和数据挖掘技术让推荐系统、智能检索系统、用户画像系统等智能服务载体更加“聪明”， 是我们研究的主要目标。面向个性化推荐与智能决策任务，团队聚焦大模型、跨模态表示学习以及多智能体协同决策，招收对推荐系统和智能数据服务有浓厚兴趣、具备良好编程、英文与数学基础的硕士和博士研究生； 研究方向围绕高效可解释推荐、可泛化的个性化推荐系统、构建领域级开源数据与算法平台，推动推荐技术与数据智能的发展，支撑国家在数字经济与智能服务领域的重大战略需求。

1. 团队不崇尚“躺平”，但倡导从工业界需求到落地的“端到端”研究模式，做“可以用”的科研；
2. 团队由学生自主管理运作，倡导“宽松与激励”的团队文化，充分考虑团队氛围和学生的平衡，实现共同进步；
3. 团队鼓励硕士研究生在完成两个高质量工作后出去“看一看”；也欢迎同学以研究机构/企业为合作伙伴开展合作研究；
4. 对团队需要深入了解的可通过该网站介绍的研究方向与团队老师进一步联系，毕业生去向可点击 成员。

PS：欢迎热爱数据挖掘&科研训练的本科生同学、共同探索前沿科学问题，为下一步深造做好准备。