一、團(tuán)隊(duì)介紹

(一)背景

在“數(shù)據(jù)驅(qū)動科學(xué)”范式變革的背景下，整合基因組、醫(yī)學(xué)影像、臨床文本和表型組學(xué)等多模態(tài)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)，已成為解析生命奧秘、賦能精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的核心戰(zhàn)略資源。為響應(yīng)國家“人工智能+醫(yī)療”的深度融合需求，復(fù)旦大學(xué)智能醫(yī)學(xué)研究院正式組建多模態(tài)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)。團(tuán)隊(duì)聚焦醫(yī)療大數(shù)據(jù)與人工智能分析的前沿交叉領(lǐng)域，重點(diǎn)突破多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、智能計(jì)算模型構(gòu)建及臨床輔助決策系統(tǒng)研發(fā)，致力于解決健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)從“規(guī)模”到“智能”的轉(zhuǎn)化難題。團(tuán)隊(duì)擁有豐富的專病隊(duì)列與多組學(xué)數(shù)據(jù)資源，現(xiàn)誠邀海內(nèi)外優(yōu)秀青年學(xué)者加盟，共同攻克多模態(tài)數(shù)據(jù)治理與智能分析的前沿難題，推動生命健康領(lǐng)域的顛覆性創(chuàng)新。

(二)PI介紹

梁會營，復(fù)旦大學(xué)長聘教授，國家自然科學(xué)基金優(yōu)秀青年基金獲得者。長期致力于多模態(tài)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析與醫(yī)學(xué)人工智能的交叉學(xué)科研究，聚焦多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、生物醫(yī)學(xué)知識圖譜構(gòu)建及AI驅(qū)動的精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)方法學(xué)研究。主持國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目等國家級及省部級課題10余項(xiàng)，在Cell、Nature Medicine等期刊發(fā)表高水平論文近百篇。研究成果注重“算法-應(yīng)用”閉環(huán)。目前，團(tuán)隊(duì)正依托復(fù)旦平臺優(yōu)勢，重點(diǎn)攻關(guān)多模態(tài)大模型、多組學(xué)數(shù)據(jù)智能挖掘及臨床輔助決策系統(tǒng)的研發(fā)與轉(zhuǎn)化。

二、博士后招聘

(一)多模態(tài)數(shù)據(jù)分析與醫(yī)學(xué)大模型研究(2名)

1. 工作內(nèi)容：多模態(tài)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)(影像模態(tài)、文本模態(tài)、信號模態(tài)等)融合和互譯技術(shù)研究;醫(yī)療大語言模型及多智能體協(xié)同系統(tǒng)開發(fā)。

2. 具體要求：擁有計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、應(yīng)用數(shù)學(xué)、生物信息學(xué)或相關(guān)專業(yè)博士學(xué)位;熟練掌握Python及深度學(xué)習(xí)框架;具備大模型預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)或多模態(tài)數(shù)據(jù)融合項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

(二)多組學(xué)數(shù)據(jù)智能挖掘(2名)

1. 工作內(nèi)容：依托大型專病隊(duì)列與家系資源，開展基因組、表型組、蛋白組等多組學(xué)數(shù)據(jù)的深度整合挖掘，發(fā)現(xiàn)疾病新型生物標(biāo)志物與藥物靶點(diǎn);構(gòu)建高通量測序與多模態(tài)數(shù)據(jù)的自動化分析流程，負(fù)責(zé)生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫開發(fā)、數(shù)據(jù)質(zhì)量控制及標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè);進(jìn)行重大疾病(癌癥、罕見病)的致病機(jī)制解析與藥物重定位。

2. 具體要求：具有生物信息學(xué)、計(jì)算生物學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)或相關(guān)專業(yè)背景;熟練使用Linux環(huán)境及GATK、BWA等生物信息學(xué)工具，具備R/Python/Shell編程及統(tǒng)計(jì)建模能力;以第一作者發(fā)表過生物信息學(xué)或醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域高質(zhì)量論文，有大型隊(duì)列數(shù)據(jù)處理或單細(xì)胞測序分析經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

(三)重要組織器官孿生仿真模型搭建(2名)

1. 工作內(nèi)容：參與負(fù)責(zé)心臟數(shù)字孿生場景設(shè)計(jì)，跟蹤前沿技術(shù)，進(jìn)行最新數(shù)字孿生相關(guān)算法研發(fā)、效果測試和評估，實(shí)現(xiàn)心臟電生理和血流動力學(xué)仿真與真實(shí)場景一致性驗(yàn)證。

2. 具體要求：計(jì)算機(jī)、軟件工程或相關(guān)專業(yè);熟悉數(shù)字孿生建模、仿真、數(shù)據(jù)分析及可視化技術(shù);精通一種開發(fā)語言(如Java/Python/Golang/C++等)，掌握并發(fā)程序開發(fā)能力;有 AI/ML 方法在數(shù)字孿生或多智能體系統(tǒng)中應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;有相關(guān)頂會論文投稿或優(yōu)秀開源項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。

(四)應(yīng)聘條件

1. 堅(jiān)持正確政治方向，思想品德端正，具有科學(xué)研究使命感，恪守學(xué)術(shù)道德，身體健康。

2. 年齡一般不超過35周歲。

3. 獲博士學(xué)位不超過3年，以第一作者發(fā)表SCI論文1篇以上。具有良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力、溝通能力、獨(dú)立開展科研工作的能力，以及優(yōu)秀的中英文寫作技能。

(五)崗位職責(zé)

1. 在PI指導(dǎo)下開展前沿課題研究，攻克技術(shù)瓶頸。

2. 撰寫高水平學(xué)術(shù)論文，參與國際學(xué)術(shù)交流與會議報(bào)告。

3. 積極參與國家自然科學(xué)基金、重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃等科研項(xiàng)目的申請。

4. 協(xié)助指導(dǎo)研究生及團(tuán)隊(duì)日常學(xué)術(shù)管理工作。

(六)待遇保障

1.薪酬：一人一議，獲得各類博后人才計(jì)劃后可達(dá)20-50+萬。積極支持申報(bào)國家及上海市各類科研項(xiàng)目和人才基金。優(yōu)先推薦申報(bào)國家和上海市博士后支持計(jì)劃等。

2.提供優(yōu)良的辦公環(huán)境及國際一流的研究平臺:協(xié)助解決住宿問題(如博士后公寓)，提供國際頂尖高校及研究機(jī)構(gòu)的交流訪問機(jī)會;

3.出站時條件優(yōu)秀者可優(yōu)先推薦留復(fù)旦大學(xué)體系工作，推薦申報(bào)復(fù)旦大學(xué)AI人才專項(xiàng);

4.提供良好的科研發(fā)展支持，參與課題組承擔(dān)的國家級、省部級重大科研項(xiàng)目，助力學(xué)術(shù)能力提升;

5.按照復(fù)旦大學(xué)的相關(guān)政策，協(xié)助子女申請復(fù)旦大學(xué)附屬幼兒園和小學(xué)入學(xué)資格;

6.享受與其他教職工同等福利。

三、應(yīng)聘方式

(一)個人簡歷，包括研究經(jīng)歷及興趣，發(fā)表論文情況，學(xué)歷學(xué)位信息和獲獎情況等。

(二)1頁的申請信(即cover letter，包括研究興趣、擬入職時間等信息)。

(三)應(yīng)聘者請將應(yīng)聘材料發(fā)至郵箱:lianghuiying@fudan.edu.cn。符合資格條件的應(yīng)聘者，我們盡快通知安排面試。

招聘長期有效，歡迎隨時投遞。

原標(biāo)題：復(fù)旦大學(xué)智能醫(yī)學(xué)研究院梁會營課題組 （多模態(tài)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)）誠聘博士后

文章來源：http://www.hr.fudan.edu.cn/d8/d5/c15369a776405/page.htm