博士后

研究方向
1.生物医学人工智能与精准医学：围绕肿瘤精准诊断及预后模型构建，开展多模态生物医学数据算法开发与生物医学大模型研究；2.空间组学方法与应用：围绕空间组学数据，开发新型算法并应用于肿瘤微环境、胚胎发育等重要生物医学问题；3.统计推断与人工智能交叉方法学：聚焦统计推断与人工智能的交叉前沿，发展深度学习驱动的新型统计方法及其理论基础，涵盖深度学习在生存分析、复杂数据推断、高维变量选择等场景的融合应用，以及针对复杂终点的贝叶斯适应性临床试验平台设计；4.AI药物设计：通过人工智能模型设计多肽药物、小分子药物、抗体药物、环肽药物等，开发精准的分子层面设计与筛选模型以及以成药性为导向的设计与筛选模型；5.流行病学大数据分析与目标试验模拟：围绕真实世界数据与临床决策研究，开展流行病学方法、因果推断与目标试验模拟研究，构建高质量真实世界证据生成与转化应用体系。

工作经验要求
具备相关研究经验者优先

岗位职责
1. 参与课题组相关科研工作，开展对应研究方向的科学研究，完成科研任务，发表高水平学术成果。

职位要求
基本要求：
1.已获得或即将获得统计学、生物统计学、计算机科学、人工智能、生物信息学、数学、数据科学、药学或相关专业博士学位；
2.具备良好的科研训练和独立开展科研工作的能力；
3.具有较强的中英文写作与沟通能力，责任心强，具有团队合作精神。
优先条件：
1.熟悉深度学习技术，熟练掌握生成模型/筛选模型的训练与开发部署；
2.熟悉生存分析、贝叶斯方法、高维数据分析；
3.熟悉生物医学数据分析、多组学/空间组学分析；
4.熟悉病理、影像、临床等多模态数据建模；
5.熟悉流行病学研究设计、因果推断与目标试验模拟（TTE）方法，具有队列研究、真实世界证据生成及卫生结局评价经验。

福利待遇
1. 提供良好的学术交流和科研环境；
2. 提供具有竞争力的薪酬待遇；
3. 协助博士后递交相关材料，申请人才公寓、公租房等。