清华智能互联网研究组2022-2023实习生招募

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清华智能互联网研究组2022-2023实习生招募

训练营面向对象：
        大三同学，表现优异者将在清华大学深圳研究生院夏令营中被优先考虑
        其他年级优秀同学，有一定科研时间，也欢迎加入训练营
        要求计算机相关专业，实习时间半年+，有论文/编程比赛/ML项目者优先

课题组介绍：
智能互联网研究组（Smart Internet Group），科研平台强大，团队气氛轻松，科研补助充足。
导师组包括：清华江勇教授、鹏城实验室李清老师等，主要关注“存-算-传”一体化的未来网络架构，基于learning的智能路由、传输、调度，网络智能感知技术，基于边缘计算的智能视频加速机制，基于“边-云”协同的分布式AI计算与智能模型等。目前已经累计在IEEE Transactions on Multimedia, IEEE/ACM Transactions on Networking, IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, IEEE INFOCOM, ACM MM, NeurIPS，IEEE/ACM IWQoS (Best Paper) 等顶级期刊或会议发表论文100余篇。
研究组联合鹏城实验室、南方科技大学未来网络研究院等相关团队，共同探索未来网络技术，并与字节、腾讯、华为等有良好的合作关系，研究组学生有大量机会参与企业的合作研究工作。近三年培养的学生拿到Offer主要包括华为（天才少年）、Google、Microsoft、字节跳动、腾讯、阿里、Shopee（逐风计划）等。

科研实习方向
方向一：网络智能传输与调度
传输方向（偏系统）：聚焦各类网络传输场景，优化当前拥塞控制算法（包括传统、ML-based等）提高网络传输性能；针对可控数据中心场景优化数据调度；对特定场景（如多路径、移动场景等）做场景适配等。
流量工程：应用机器学习模型优化网络传输与调度，设计优化算法实现传输层拥塞控制机制和网络层负载均衡。设计拥塞控制算法实现端到端高效传输，使用软件定义网络技术实现网络资源的高效利用。

方向二：高性能入侵检测系统及物联网安全
聚焦前沿网络安全技术，利用机器学习、深度学习算法提升攻击流量识别的准确性和自动化，利用P4、XDP等高速网络技术实现高效入侵检测系统和下一代防火墙；重点关注物联网、智能家居等新型场景，针对僵尸网络、DDoS、用户隐私泄漏等安全问题提出针对性解决方案，构建更加安全可靠的下一代互联网。

方向三：基于机器学习的网内智能分类
在可编程P4设备上部署机器学习模型，进行高吞吐、低时延的流量分析（In-Network ML）；将机器学习算法如NAS、动态卷积等与流量分析任务适配，提升任务性能（ML for Network）；用可编程设备为机器学习训练加速（Network for ML）；为可编程设备定制化开发网络功能（P4 Development）。

方向四：基于边云协同的智能视频分析
针对物联网等边缘计算场景，通过充分结合边缘设备和云端服务器的优势，利用模型优化、配置调整、数据压缩、智能编码等方式，实现延迟降低、带宽节约、准确率提升等目标，提高视频分析应用的可用性。

方向五：图神经网络在网络场景中的应用
基于图神经网络对网络应用场景（如: 故障定位，流量预测等）进行建模，利用迁移学习、对抗攻击等技术，构建泛化性、鲁棒性强的智能网络系统。

方向六：可编程网络功能虚拟化
基于可编程数据面探究网络功能的灵活扩展、租户隔离、现场编程等技术，与企业合作进行原型系统搭建验证，实现灵活网络。

你将获得
        有CCF A、SCI一区等论文发表经验的高年级博士生导师组指导
        顶级科研资源与平台支撑，100+GPU服务器，20+P4编程设备
        增强保研竞争力，表现优异的同学将在清华夏令营中被优先考虑
        丰厚的实习补贴与成果奖励（具体科研项目补助与论文发表奖励）
        表现优异者亦可获得清华大学科研实习证明与教授亲笔推荐信

报名方式
欢迎各位有志于智能网络研究的同学加入我们，一起探索奇妙的互联网世界！
请按方向发送邮件报名（勿重复报名，邮件主题包含“实习生”并附上简历）：
方向一：栾师兄，luanzy18@mails.tsinghua.edu.cn
方向二：李师兄，liry19@mails.tsinghua.edu.cn
方向三：谢师兄，xgr19@mails.tsinghua.edu.cn
方向四：王师兄，hl-wang21@mails.tsinghua.edu.cn
方向五/六：肖师兄，jy-xiao21@mails.tsinghua.edu.cn