清华大学电子工程系城市科学与计算研究中心发挥电子系信息技术全栈优势，包含城市大数据、人工智能技术及城市科学方面的研究基础，凝聚电子系各研究所力量，包括通信所（大数据与系统）、信检所（复杂网络与系统）等。团队现有教师5人，学生50余人。
研究中心聚焦于城市科学与计算研究方向，以城市科学为基础研究问题，基于复杂系统、计算社会学等理论展开研究，结合数据科学、机器学习的新一代“认知人工智能”为核心技术，服务于城市孪生、城市治理、无线网络孪生等面向国家重大需求的应用领域。
团队在Nature子刊等顶级国际期刊与KDD、NeurIPS、WWW、UbiComp等顶级国际会议发表学术论文150余篇（CCF A类70余篇），文章引用16000余次，7次获国际会议最佳论文/提名奖，10篇论文入选ESI高被引用论文；团队主持或参与科技部重点研发计划、国家自然科学基金等项目15余项。近年来与华为、腾讯、美团、快手、高德、商汤、丰田以及移动运营商等各类商企也建立了良好的合作关系，各研究课题的研究成果得到了工业界与学术界的广泛认可，已部署于武警总部、中央网信办、公安部等国家重要部门，相关成果3次荣获国家科技进步二等奖；团队成员获微软学者1人次、电子学会优秀学位论文1人次、中国计算机学会优秀博士论文提名奖2人次、清华大学优秀学位论文10余人次、国家奖学金20余人次，清华大学及北京市优秀毕业生10余人次。
研究城市中发生的各种现象，探索城市中物理、社会和信息要素运行的内在机理与规律。在基础理论方面，从系统论的视角出发，探索适合城市复杂系统的研究范式，逐步形成城市科学的理论体系；在技术系统方面，打造从代码开源、到数据开源、再到系统开源的学术社区生态，形成为城市科学和计算赋能的研究平台。基于该平台，以城市为载体探索人工智能从感知智能到认知智能的进化提升，孵化学术创新、创造产业价值。
基于领域知识和时空行为大数据，结合数据科学的技术和方法对城市中复杂的时空关联进行建模和模拟，理解城市的同时解决城市问题。利用城市计算平台收集城市活动等各类信息，经过智能数据信息处理推断，仿真和模拟出符合社会复杂规律的数字人居住、就业、生产等一系列行为，从而重建相对完整的城市活动。伴随着数字化时代的到来，此研究方向将通过不断改进技术手段，完善城市规划和城市管理，并进一步研究打造一个同时拥有城市数据、城市模拟、城市计算以及智能决策的未来城市开放平台。
基于以深度学习为代表的人工智能技术，探索数据驱动方法和原理模型驱动方法的深度融合机制，研究城市系统中的复杂性科学问题，理解个体、群体、系统之间的复杂交互机理，补充完善城市科学的基本原理和理论体系；在此基础上，研究科学智能赋能的算法模型，进一步解决城市计算、模拟、决策方向的前沿应用问题。
聚焦以人工智能技术赋能通信网络，从网络模拟推演与网络优化决策两个方面展开研究。研究利用网元设备数据、用户行为数据、网络环境数据等，结合数字孪生技术为网络构建具有自学习、自优化能力的高精度仿真平台，为通信网络提供监测站与试验床；研究智能网络优化决策方法，结合强化学习算法、演化算法、数值优化算法构建AI求解器，为网络优化问题提供快速决策方案。在网络孪生仿真平台的基础上，对策略进行效果验证，研究提升决策算法的现网部署能力。
李勇，博士、清华大学电子工程系副教授、博士生导师。长期从事数据科学与智能方面的科研工作，作为负责人承担自然科学基金重点、国家重点研发计划等项目，科研成果在KDD、NeurIPS、WWW、UbiComp等国际会议与期刊发表学术论文100余篇，文章引用13000余次，6次获国际会议最佳论文/提名奖。先后入选教育部长江学者、全球“高被引科学家”、国家“万人计划”青年拔尖人才计划，获IEEE ComSoc亚太区杰出青年学者奖、教育部科技进步一等奖、电子学会自然科学二等奖、吴文俊人工智能优秀青年奖。
1.具有博士学位，品学兼优，身体健康，年龄在35周岁以下，获得博士学位的年限一般不超过3年；
2.具有AI for Science、数据科学、数据挖掘、机器学习、人类行为建模、智能通信与网络等一个或多个领域的研究背景；
3.有较强的编程技能和大规模数据挖掘经验者优先考虑；
4.具有较强的英文研究论文读写能力；
1. 薪资、保险等按照国家和清华大学博士后管理办法执行；
2. 可申请清华博士后公寓或享受住房补贴；
3. 解决子女入园、入学（义务教育阶段）；
4. 推荐申请各类博士后人才计划，包括博士后创新人才支持计划、博士后引进项目、清华大学水木学者人才计划等。具体信息请查询清华大学博士后官网：
http://postdoctor.tsinghua.edu.cn/
5.有竞争力的薪酬，符合要求最低年薪为50万元人民币（7万美金或9400万韩元）；
有意者可将简历发送至邮箱，邮件主题请注明“清华博士后申请”。初审后我们将与您联系。
email：liyong07@tsinghua.edu.cn
欢迎相关学科领域的老师推荐！此招聘信息长期有效！
