Jinesis AI Lab 全球招募学生研究员、博士及博士后：聚焦大模型、因果推理与AI安全
SmartHey10月26日消息，由多伦多大学助理教授 Zhijing Jin 创立的 Jinesis AI Lab，研究网络横跨多伦多大学、苏黎世联邦理工学院（ETH Zürich）及德国图宾根马克斯‑普朗克研究所（MPI），核心方向涵盖大语言模型、因果推理、多智能体系统与 AI 安全。
实验室已接待来自全球30多个国家的研究者，提供线下实地指导与面向全背景人群的远程科研支持，现全面开放学生研究员、博士、博士后及实习生岗位申请通道。
一、学生研究员岗位（Student Researchers）
要求具备6个月至2年的稳定投入周期，面向全球各类背景申请者——包括本科生、硕士生、间隔年学习者，以及在职但持续开展科研的从业者。申请按月滚动审核，分为三类专属通道：
1. ETH 苏黎世联邦理工学生：可申请学期制项目或硕士毕业论文课题；表现突出的本科生亦可破格申请；提交申请表后需额外发送邮件走优先通道，可挂靠 Bernhard Schoelkopf 或 Mrinmaya Sachan 教授团队。
2. 多伦多大学学生：支持 Co‑Op 实习、ASIP 项目、MScAC 实习及本科毕业设计；录取后可使用 Vector 研究所高性能算力与联合办公空间；优先考虑具备扎实科研经历、强工程实现能力或深厚数学基础的申请者。
3. 全球其他高校学生及社会研究者：曾独立部署或深度调优过大语言模型者将获得显著优势。
绝大多数岗位默认采用远程协作模式；仅极少数名额开放图宾根马克斯‑普朗克研究所与 Toronto Vector 研究所的线下实习机会。
二、博士（PhD）申请三大路径
1. 多伦多大学博士项目：可申报计算机科学、电子与计算机工程、统计学三个院系；导师拥有较高录取决策权；更倾向已有合作基础的申请者，建议优先参与预博士科研项目，并提交预博士申请表以建立初步学术连接。
2. ELLIS 博士项目：Zhijing Jin 是 ELLIS 认证导师，可担任主导师或联合导师；支持与 Bernhard Schoelkopf 教授联合指导；建议尽早完成 ELLIS 官方申请流程。
3. 马克斯‑普朗克研究所博士：直接向 Bernhard Schoelkopf 教授提交申请，并抄送 Zhijing Jin；可结合 IMPRS 或 ELLIS 项目实现双轨联合培养。
实验室青睐的博士候选人特质（满足任一即可）：
- 以第一作者身份发表 ACL、NeurIPS 等顶会论文；
- 具备卓越的系统开发与算法实现能力；
- 拥有哲学或数理学科背景，对科学哲学有深入思考；
- 已掌握或能快速掌握因果推断核心方法论；
- 重视团队协作，展现真诚、互助、负责任的科研品格。
理想申请者案例包括：来自资源受限地区但产出顶会一作成果者；因果建模经验扎实者；在可信学者指导下表现优异者；具备社会科学、科学史等跨学科视野者；自学能力强、成长轨迹清晰者；在开源生态或交叉领域（如AI+法律、AI+认知科学）有突出实践者。
博士录取高度依赖过往合作中形成的“可靠信号”，因此强烈建议通过预博士科研项目验证长期合作适配性，为未来4–5年的深度研究奠定基础。
三、博士后（Postdocs）
当前博士后岗位数量有限，鼓励申请者先行争取外部资助（如 Humboldt 奖学金、NSERC、Marie Skłodowska-Curie 等）；邮件标题请注明 [Postdoc interest match] + 姓名，以便高效评估研究方向匹配度并推进后续合作。
四、商业咨询业务
面向企业、科研机构及政府部门提供定制化AI战略与技术咨询；盈利性机构按30分钟为单位计费预约。
重要提示（签证与合规须知）
鉴于人工智能属于关键技术领域，所有合作均须严格遵守相关国家出口管制与科研安全政策：
1. 远程合作：不接受来自受控敏感机构人员的申请；
2. 加拿大学生签证：具有敏感机构背景的申请者存在签证审批延迟先例；
3. 德国签证：需对照 ASPI 大学追踪清单自查，确认是否可能触发额外安全审查流程。
未获录用者，可加入 ACL 全年导师计划获取成长支持；官网同步附有全球范围内 AI 安全、NLP 等方向优质外部科研项目清单，供备选参考。二次申请者须在材料中重点呈现两次申请期间个人能力提升、项目经验深化及研究视角拓展等实质性成长。
实验室长期合作教授包括：马克斯‑普朗克研究所 Bernhard Schoelkopf、ETH Zürich 的 Mrinmaya Sachan、密歇根大学 Rada Mihalcea、卡内基梅隆大学 Mona Diab。