公司简介
哥伦比亚大学在美国乃至全球的高等教育领域已有超过250年的领导地位。我们广泛的学术研究核心在于吸引和激励最优秀的人才，以追求更大的理解人类、开创新的发现以及服务社会。
哥伦比亚大学的专业研究学院提供创新且严格的课程，这些课程跨越学科界限整合知识，将理论与实践相结合，利用学生和教师的专业知识，并连接全球的利益相关者。通过十四个专业硕士学位课程、进修和研究生院准备课程、证书项目、暑期课程、高中项目以及英语作为第二语言的学习项目，专业研究学院在服务于更大公益的过程中转化知识和理解。
职位描述
应用分析项目正在寻找数据分析专业人士担任研究生课程“应用深度学习与人工智能”的兼职助教。该高级课程深入探讨深度学习，融合统计机器学习的关键元素。学生将获得监督学习及其他相关算法和方法的坚实基础。涵盖的主题包括支持向量机、神经网络、卷积神经网络（CNN）、词嵌入、注意力机制、变换器、编码器-解码器架构、生成对抗网络（GAN）和强化学习。实践应用将展示如何准备、训练、测试和验证模型。
助教是低于讲师的教师职位，提供课程内容的专业知识并支持课程部分的教学过程。担任助教是获得哥伦比亚大学研究生教学经验的绝佳途径。
职责
• 参加所有校园课堂课程，协助教学，领导分组讨论，促进讨论。
• 根据课程讲师的要求评估、评分学生作业和评估。
• 监控并解决学生的疑虑和询问。
• 举办公室时间。
资格
哥伦比亚大学SPS采用学者-实践者教师模式，使学生能够从拥有卓越学术训练以及在应用行业环境中取得成就的教师那里学习。
要求
• 计算机科学、数据科学或相关领域的研究生学位（完成相关课程如深度学习、机器学习和统计学课程）。
• 精通Python并熟悉深度学习框架（如TensorFlow，PyTorch）。
• 深度学习知识：对CNNs、RNNs、LLMs、强化学习和模型评估技术有深入了解。
• 具有深度学习项目和数据处理的实际经验。
• 3年与应用分析相关角色的专业经验。
优先技能和经验
• 出色的口头和书面表达能力，能够清晰解释概念。
• 相关学科的大学教学经验。
附加信息
请提交包含大学教学经验的简历。
根据EEO指南，您的所有信息将被保密。
哥伦比亚大学是一个平等机会/平权行动雇主。
