<div dir="ltr">Dear all,<div><br></div><div>I am looking for a postdoc or PhD student in <i>Resource-Efficient Probabilistic Machine Learning</i>, to join <a href="https://www.helsinki.fi/en/researchgroups/machine-and-human-intelligence" target="_blank">our group</a> at the Department of Computer Science, University of Helsinki, with applications in model fitting of complex computational models in cognitive science and AI.</div><span class="gmail-im" style="color:rgb(80,0,80)"><div><br></div><div><div>The position is full-time, funded for 4 years (PhD) or 2+2 years (postdoc) and will be filled as soon as possible, with a starting date in autumn 2023. The starting salary will depend on the position (PhD or postdoc) and previous qualifications and experience. Applications will be considered until the position is filled.</div><div><br></div></div><div><b>For the full ad:</b> <a href="https://www.helsinki.fi/en/researchgroups/machine-and-human-intelligence/phdpostdoc-position" target="_blank">https://www.helsinki.fi/en/researchgroups/machine-and-human-intelligence/phdpostdoc-position</a><br></div><div><br></div><div><b>Brief project description:</b></div><div><br></div><div>The main goal of the project is to extend and improve on our VBMC framework for efficient probabilistic inference with moderately-to-very expensive models, published in multiple papers (e.g., <a href="https://arxiv.org/abs/1810.05558" target="_blank">Acerbi, NeurIPS 2018</a>; <a href="https://arxiv.org/abs/2006.08655" target="_blank">Acerbi, NeurIPS 2020</a>), available <a href="https://github.com/acerbilab/vbmc" target="_blank">in MATLAB</a> and recently released <a href="https://github.com/acerbilab/pyvbmc" target="_blank">for Python</a>.<br></div><div><br></div></span><div>We aim to perform Bayesian inference for parameters of complex, expensive state-of-the-art models in fields such as cognitive science and AI. An example is the AI-inspired model of human gameplay from Wei Ji Ma's group (<a href="https://nature.com/articles/s41586-023-06124-2" target="_blank">van Opheusden et al., Nature 2023</a>).<br></div><div><br></div><div>The project includes funding for research visits to international collaborators such as <a href="https://www.cns.nyu.edu/malab/" target="_blank">Wei Ji Ma</a> at New York University and <a href="https://www.robots.ox.ac.uk/~mosb/" target="_blank">Michael Osborne</a> at the University of Oxford. We also have many local collaborators, such as <a href="https://www.cs.helsinki.fi/u/ahonkela/" target="_blank">Antti Honkela</a> for applications of sample-efficient inference to privacy, and our team is highly involved in the thriving & highly collaborative community of probabilistic ML/AI researchers — PhDs, postdocs, PIs — in the <a href="https://fcai.fi/" target="_blank">Finnish Center for Artificial Intelligence FCAI</a>, on top of many ongoing national and international collaborations in cognitive science and computational neuroscience.</div><div><br></div><div>Best wishes,</div><div>Luigi</div><div><br></div><div><span class="gmail_signature_prefix" style="color:rgb(80,0,80)">--</span><br style="color:rgb(80,0,80)"><div dir="ltr" class="gmail_signature" style="color:rgb(80,0,80)"><div dir="ltr"><span style="color:rgb(136,136,136);font-size:12.8px">Luigi Acerbi, Ph.D.</span><div><font color="#888888"><span style="font-size:12.8px">Assistant Professor of Machine and Human Intelligence</span></font><div><font color="#888888"><span style="font-size:12.8px">Department of Computer Science, University of Helsinki</span></font></div><div><font color="#888888"><span style="font-size:12.8px">Lab: </span></font><a href="http://www.helsinki.fi/machine-and-human-intelligence" target="_blank" style="font-size:12.8px">http://www.helsinki.fi/machine-and-human-intelligence</a></div></div></div></div></div></div>