博后职位—新加坡国立大学（QS 8）—交通信号控制器、交通运筹学

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申请截止日期：招满即止

专业领域：运筹学、计算机科学、工程学、交通运输

新加坡国立大学前身为1905年成立的海峡殖民地与马来亚联邦政府医学院。1912年，该校改名为爱德华七世医科学校。1928年，莱佛士学院成立。1949年，爱德华七世医学院与莱佛士学院合并为马来亚大学。1955年，新加坡华人社团组织创立了南洋大学。1962年，马来亚大学位于新加坡的校区独立为新加坡大学。1980年，新加坡大学和南洋大学合并，校名定为新加坡国立大学。2025QS全球排名8。

1、职位介绍

⭐️该职位涉及多个交叉路口的交通信号控制相关项目。该职位的目标包括利用机器学习方法，为交叉路口的稳健交通信号控制的模型开发、解决方案和实施做出贡献。该职位要求应聘者有机会与新加坡国立大学的研究团队合作，该团队的负责人来自工业系统工程与管理系、机械工程系以及一家高科技公司的专家。

2、任务

⭐️基于路口的本地传感和相邻路口之间的通信，为交通信号开发稳健的集中式和分散式控制器。

⭐️开发能够优化交通流量、减少等待时间、同时提高整个系统行人通过率的模型。

⭐️使用 SUMO 或 VISSIM 等微观模拟软件，在涉及车辆和行人的全城模拟场景中测试和优化所设计控制器的可扩展性。

⭐️设计并在硬件上实施控制器，以获得实验室级别的原型系统。

3、资格

⭐️运筹学、计算机科学、工程学、交通运输或相关专业博士。

⭐️具有在交通或大数据相关项目中开发/应用数据驱动模型的经验。

⭐️熟练掌握 GNU/Linux、Python/C++ 和至少一种主要机器学习库（如 tensorflow、keras、pytorch、CAFFE）。

⭐️出色的人际交往和沟通技巧以及写作技巧。

⭐️具有较强的团队和工程领导能力，具备系统集成技能，能够将研究成果转化为商业部署。

⭐️熟练掌握英语。

优先要求

⭐️在机器学习，特别是（分布式）强化学习方面有相关工作经验。

⭐️具有交通相关问题和交通理论方面的经验。

⭐️在机器人/交通仿真以及将仿真转化为机器人原型方面有经验。

⭐️在国际一流期刊上有良好的发表记录。

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