硕士期间研究方向为基于机器学习的复杂系统建模与分析。硕士期间曾在腾讯实习，参与企业网络研究项目。现为阿姆斯特丹大学博士生，主要研究方向为云应用的监控与诊断。

我本科就读于北京师范大学经济与工商管理学院国际经济与贸易系，是个妥妥的文科专业，大四的时候因为各种机缘巧合，由本科生导师引荐结识了张江讲授，开始接触一些简单基础的复杂性概念，并以此作为核心方法论学完成了本科毕业论文。之后也就"顺理成章"的师从张教授，开始了文转理的漫长3年。我还记得刚入学的时候，张老师还发出过严厉“警告”，虽然你没有基础，但是如果因为代码能力更不上学业，我也是不能收留你的，想想现在已经是堂堂正正的程序媛了，也是感觉这一路走得迷幻而惊心。研究生生涯，学院老师，师兄师姐都给了我莫大的帮助，也因为张老师的推荐在研究生阶段就有机会在华为做“公司成长”相关的研究，对我毕业后的就业帮助非常大。在学院老师的推荐和帮助下，第一份儿工作经历了了一番大起大落后，总算是进入了罗汉堂。眨眼已经工作快三年了，最大的感受就是，学习永远是第一生产力，在任何新的环境下，只要心态上乐观去接受新知识，新组织，新方式，总能走下去。在工作中，会越发的感到复杂理论的重要性，它给你一种看待问题的新角度，去理解和适应这个社会。系统科学，复杂网络也越来越多的应用在各种领域，我也非常坚信这门年轻的学科会在未来大放异彩

本科毕业于西北农林科技大学信息管理与信息系统专业，在校期间表现优异，2013年保送研究生，进入北京师范大学系统科学学院进行深造。硕士期间，跟随导师张江老师从事复杂网络以及虚拟金融体系下财富分布等相关研究，并于2015年硕博连读，开始深入到计算社会科学领域，主要研究流网络基础理论和在线用户的集体注意力分析。于2017年，联合培养的身份，就读印第安纳大学伯明顿分校信息计算与工程学院，参与社交网络虚假信息传播相关研究。本人读博期间，参与多项基金项目和国际会议，发表7篇论文（2篇一作）。 毕业后，就职于浙江清华长三角研究院，并担任中国标准化研究院长三角分院科研骨干一职，负责智能网联汽车OTA安全监管工作，参与了国家智能网联汽车OTA安全大数据云平台建设工作，以及多项国家级智能网联汽车相关的强标制定、修改工作。

文字介绍：主要工作内容是写代码，钱少不累，公司在成都。感谢北师系统学院的培养，感谢张江老师的耐心教导，在北师的三年是充实且快乐的三年。

谷伟伟 （2015级硕士，2020届博士），北京化工大学信息科学与技术学院讲师，Journal of Social Computing的副主编。北京师范大学系统科学学院与印第安纳大学信息科学与技术学院联合培养博士生。主要研究方向为网络表征学习、社会网络分析。以第一作者或通讯作者在Nature Communications, Social Networks, Scientific Reports, IEEE Access, Journal of Social Computing等多个SCI与SSCI期刊发表论文，累积发表论文论文十篇。主持多项研究课题；并在Conference on Complex Systems,NetSci, NetSciX等多个国际大会上作大会报告与口头报告。现为CAAI学会社会计算青年专委，Scientific Reports, Journal of Social Computing, Social Networks等多个SCI与SSCI期刊的审稿人。曾获得2020年青年学者论坛新星奖、久久源川奖学金、首都高校李宁‘五羽轮比’羽毛球赛团体第五名、北师大研究生女子篮球赛冠军，指导学生获得北京市中国大学生计算机设计大赛三等奖。

我本科毕业于西北农林科技大学计算机专业，于2015年进入师大系统科学学院就读研究生，跟随张江老师，从事复杂网络相关研究。硕士就读期间，在机缘巧合和张老师的支持下，接触到机器学习，被其各种神奇的效果吸引，于是转而从事相关的研究。后经由张老师推荐，进入彩云科技实习，从事深度学习机器翻译算法研究工作，开始正规系统性地学习深度学习自然语言领域理论知识。在实习告一段落之后，我便基本踏入了深度学习领域，而后出于对其浓厚的兴趣，又逐步拓展至语音和视觉的研究。在征求导师意见和支持后，便顺理成章的以深度学习图像超分辨率作为自己硕士毕业论文研究课题，做出一些成果后，顺利于2018年结束硕士学习生涯。 毕业后，在导师的推荐下，进入搜狗公司，从事机器翻译算法研究工作。在机器翻译岗位工作一年多时间后，无论是技术还是工作技能上，感觉自身学习和成长了许多。某次在公司内部技术分享会上，接触到解码器开发工作（这项工作简要来讲就是优化深度学习模型算法效率和效果，并配套开发前、后处理和各类接口，使算法落地，面向云端、端侧设备提供高效、稳定的推理服务），遂产生了浓厚的兴趣。在会后，经由本组和解码器组领导商量，同意让我尝试进行解码器开发工作，切入点便是机器翻译解码器开发。由于解码器开发工作性质，要求开发人员既要了解深度学习算法，又需要具备C/C++开发经验，而我以往的学习和工作经历让我恰好两者兼备，因此开发工作比较顺利，在完成几个较大的需求后，我也算是成功踏入解码器开发的大门。 最后，在本组和解码器组领导协商后，于2019年下半年，我便从机器翻译算法转岗为解码器开发，期间从翻译解码器开发，逐步接触到语音合成和图像识别等解码器开发，逐渐从小白转变为老手，接触了数量可观的模型算法和项目，对这个行业有一定的认知，积累了许多经验。后续又于2020年经历公司被收购，便进入腾讯，自身也一直从事这个行业至今。

陈孟园，于2018-2021年在师从张江教授就读硕士。期间研究学堂在线课程、参与图网络补全项目，发表相关paper一篇、参与系统科学大会、全国复杂网络大会学术会议并做汇报。 在校期间荣获全国大学生数学建模竞赛国家三等奖、BNU实验科学锦标赛二等奖、二等奖学金等荣誉。 求职期间曾经收获蚂蚁算法工程师、 中航信移动科技算法工程师等offer。现就职于中航信移动科技有限公司。曾负责用车推荐，目前主要基于CTR模型做民航场景下的保险推荐。

曾凡齐，2017届硕士。 布里斯托大学博士生，主要研究领域为系统科学。