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2021年北京邮电大学人工智能学院刘勇教授实验室招聘博士后研究人员公告

2021-01-11 15:38:35 |文章来源:科学网-人才|事业单位考试网

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报名时间:未注明

因实验室科研项目需要,北京邮电大学人工智能学院刘勇教授实验室现面向国内外公开招聘博士后2名,岗位研究方向为脑影像大数据、模式识别与智能系统、认知神经科学、认知神经影像基因组学等相关领域。

(一) 岗位职责

1. 根据研究课题确定在站时间,与实验室相关同僚展开密切合作,围绕实验室研究方向相对独立地开展课题研究,完成论文撰写和发表;

2. 积极参与学术交流,在实验室支持下申报各类青年科学基金项目,并协助完成学生培养和指导等工作;

3. 重点参与团队基于多中心大规模脑影像数据及临床应用的研究工作,参与团队大规模数据分析(例如基于ADNI,EDSD,HCP、UK Biobank等国际公开数据集),动态脑功能网络分析或多组学数据融合等研究方向。

4. 根据北京邮电大学博士后管理工作规定完成相应的考核。

(二) 招聘基本条件

1. 已经或即将获得信息科学、数学、生物医学图像、心理学、认知神经科学等相关领域的博士学位,对智慧医疗大数据、脑影像及临床应用及相关领域交叉研究具有浓厚兴趣年龄35周岁及以下,其中A类博士后年龄原则上不超过32周岁;

2. 富有责任心和团队协作精神,具有良好的学术背景、较强的创新活力和学术潜能、良好的独立思考和解决问题的能力;以第一作者撰写并发表过相关专业论文,有一定的专业知识积累和良好的英文读写能力;获得博士学位一般不超过3年;

3. 熟练使用Python、Matlab、R等编程语言之一,有脑影像、医学图像等相关经验者优先。

(三) 博士后招收岗位类型

岗位名称 培养目标 招收条件
A类博士后 遴选顶尖青年人才 32周岁以下; 毕业于世界一流大学或科研机构; 博士在读期间取得具有重要影响力的科研成果; 满足招收部门的其他要求。
B类博士后 支撑高水平科研团队建设及学校重点发展学科人才队伍建设 35周岁以下; 毕业于国内外一流大学或科研机构; 学术成果优秀、有较强的创新活力和学术潜能; 满足招收部门的其他要求。
C类博士后 根据科研任务需要,充实专职科研工作队伍 35周岁以下; 具有较好的学术背景; 具有优秀的科研学术能力; 满足招收部门的其他要求。

(四) 博士后薪酬待遇及福利

A类博士后 基础年薪30万元起 在站期间根据签订协议内容享受学校正式职工同等的住房公积金、社会保险等待遇;视情况提供博士后公寓供居住。
B类博士后 基础年薪24万元起
C类博士后 基础年薪18万元起

博士后研究人员出站后可应聘学校教学科研等岗位,综合素质优秀者可被推荐至学校人才序列进行引进。

(五) 联系方式

申请者请提供个人陈述、最新个人简历和已发表论文电子版,发送至yongliu@bupt.edu.cn,标题注明“博士后申请”。经审核合格,我们会将面试的具体时间、地点及有关事项通知应聘人员。

其他具体要求参考:北京邮电大学人工智能学院博士后研究人员招聘启事(https://ai.bupt.edu.cn/info/1089/1396.htm)

同时人工智能学院,脑认知与智能医学系建设中,期待更多小伙伴加盟。更多情况请参见:https://www.bupt.edu.cn/info/1084/83389.htm

实验室简介

实验室位于北京邮电大学人工智能学院(https://ai.bupt.edu.cn/index.htm),主要关注脑影像大数据的分析方法及应用研究,近期围绕基于多中心多模态脑影像在阿尔茨海默病早期识别的系统构建等开展研究。

实验室负责人刘勇教授(GoogleScolar,ResearchID),先后毕业于曲阜师范大学数学系(本科)、北京工业大学应用数理学院(硕士)和中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室(博士,导师:蒋田仔研究员),201104到201203在剑桥大学Brain Mapping Unit从事研究工作(合作伙伴:Ed Bullmore教授)。目前主要从事脑影像大数据分析、复杂脑网络、脑影像基因组学及在阿尔茨海默病的应用等方面的研究。主要研究成果以(共同)第一或通讯作者发表在Advanced Science, Brain, Science Bulletin、Cerebral Cortex、NeuroImage、Human Brain Mapping等国际学术期刊。

实验室与国内外同行在多中心多模态脑影像在阿尔茨海默病早期识别方向开展密切合作,建立了3000例级别的多中心多模态阿尔茨海默病及高危人群数据库,建立了系列研究方法并开发了系列研究平台。实验室配备高性能计算集群,并将购置3T磁共振、TMS和导航定位系统、tDCS等实验平台;研究课题可结合使用ADNI,UK Biobank、ENIGMA、ABCD、HCP等大规模多模态脑影像数据库等。

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