博士后、全职科研助理、科研实习生与访问学生招聘
MoS Lab（清华大学交通科学实验室）现招聘博士后、全职科研助理、科研实习生与访问学生。我们聚焦优化理论、机器学习及其在交通与运营管理中的应用，欢迎希望开展高水平科研或系统提升科研能力的申请人加入。
招聘岗位
博士后
- 以高水平科研和论文发表为核心工作，围绕实验室研究方向独立或合作开展研究。
- 协助导师指导学生、撰写项目申请、管理科研项目等。
- 支持符合条件的博士后申请清华大学“水木学者”计划。
- 对符合“水木学者”申请条件但未获该计划支持的优秀申请人，导师将提供与“水木学者”相当的薪资待遇。
全职科研助理
- 岗位定位类似美国高校或研究机构的 Research Scientist，以开展科研和发表高水平论文为主要工作内容。
- 根据研究兴趣与专业背景，独立或合作推进研究项目，并参与论文选题、建模、计算实验与写作。
- 协助导师指导学生、撰写项目申请、管理科研项目等。
- 薪资根据申请人的科研能力、工作经验和综合水平确定。
科研实习生 / 访问学生
- 以远程科研合作为主，不限学历和年级，欢迎对实验室研究方向感兴趣的学生申请。
- 可由导师提供科研课题，也可由学生提出感兴趣的研究问题，并在导师指导下开展研究。
- 实验室将提供必要的计算资源、AI 工具和科研指导；岗位以学习、能力提升和知识积累为主要目标。
- 对取得实质性科研成果的学生，将根据具体成果和实际贡献发放科研劳务报酬。
研究方向与目标期刊
- 交通系统韧性与运营优化：多模态信息收集、事前资源配置、事中实时控制。信息收集需要对多模态大模型进行后训练，管控策略主要使用大规模混合整数优化、随机优化、鲁棒优化等方法。
- AI for Transportation：交通管理 Agent、LLM for OR、learn-to-optimize，以及面向 AI 时代的交通多场景决策问题。
- 出行行为与需求建模：计量经济学、离散选择模型、现代机器学习与优化理论驱动的行为和需求分析。
- 可持续城市系统：通勤碳排放、公共健康、城市信息物理社会系统韧性，主要聚焦高水平综合性期刊。
研究以国际高水平学术发表为主要目标，重点面向 UTD24 期刊、Transportation Science、Transportation Research Part B 等国际顶级期刊，并根据研究主题投稿其他交通、运筹管理、人工智能及跨学科领域的重要期刊和会议。
导师介绍
莫佰川，清华大学交通工程系助理教授（Tenure Track），MoS Lab 负责人。
2018年本科毕业于清华大学土木工程系（排名1/105，获清华大学本科生特等奖学金）；2020年获麻省理工学院（MIT）交通科学与计算机科学双硕士学位；2022年获MIT交通科学博士学位，并获MIT UPS博士奖学金，博士论文获COTA最佳博士论文奖等多项荣誉。2024年入选国家级青年人才项目（海外）。
在 Nature Sustainability、Transportation Science、Transportation Research Part A/B/C/E、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、European Journal of Operational Research 等期刊发表论文30余篇。曾任 Lyft 高级研究科学家，以及字节跳动国际电商专家级（Staff）机器学习工程师、美国供应链算法负责人，具有科研与产业算法落地的双重经验。
完整履历请见 个人主页。
申请条件
- 具有运筹学、管理科学、交通运输、计算机、统计学、应用数学或其他相关专业背景。
- 具备扎实的数学建模、优化、机器学习、计量经济学或数据分析基础。
- 具有良好的科研能力、英文论文阅读与写作能力，能够以高水平学术发表为目标持续推进研究。
- 博士后申请人须具有博士学位，或能够在入职前取得博士学位。
- 全职科研助理申请人须具有硕士及以上学历。
- 科研实习生和访问学生不限学历，主要考察研究兴趣、学习能力和科研潜力。
申请材料
请将以下材料发送至 bmo[at]tsinghua.edu.cn：
- 个人简历；
- 代表作论文原文；
- 三位推荐人的联系方式。
邮件主题请注明“博士后申请—姓名”“全职科研助理申请—姓名”或“科研实习生/访问学生申请—姓名”。