一、崗位信息

合作導(dǎo)師：王健橋助理教授

招聘人數(shù)：1人

所需專業(yè)：統(tǒng)計(jì)學(xué)

二、擬從事研究?jī)?nèi)容或研究計(jì)劃

課題組聚焦于前沿生物醫(yī)學(xué)研究中涌現(xiàn)出的統(tǒng)計(jì)學(xué)問題，致力于統(tǒng)計(jì)模型與方法在交叉學(xué)科中的發(fā)展與應(yīng)用。具體研究方向包括但不限于：

多組學(xué)聯(lián)合分析中的大規(guī)模統(tǒng)計(jì)推斷方法

強(qiáng)調(diào)科學(xué)解釋性的大規(guī)模遺傳數(shù)據(jù)高維統(tǒng)計(jì)建模

蛋白質(zhì)功能預(yù)測(cè)與藥物研發(fā)中的人工智能方法

三、任職要求

1.具有博士學(xué)位，品學(xué)兼優(yōu)，身體健康，年齡在35周歲以下，獲得博士學(xué)位的年限一般不超過3年。

2.具備良好的獨(dú)立科研能力，對(duì)交叉學(xué)科研究具有濃厚興趣和持續(xù)學(xué)習(xí)能力。

3.具有統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)等相關(guān)背景，具備統(tǒng)計(jì)學(xué)方法研究經(jīng)驗(yàn)，且熟悉至少一種生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)類型（如組學(xué)、遺傳數(shù)據(jù)、蛋白質(zhì)序列等）者優(yōu)先。

4.具有較強(qiáng)的英文文獻(xiàn)閱讀、學(xué)術(shù)寫作與溝通能力。

5.工作態(tài)度積極主動(dòng)，踏實(shí)嚴(yán)謹(jǐn)，責(zé)任心強(qiáng)，具有良好的科研道德與團(tuán)隊(duì)合作精神。

四、申請(qǐng)方式

有意申請(qǐng)者可在正式申請(qǐng)前將：

1.求職信(cover letter)

2.個(gè)人簡(jiǎn)歷(CV)和研究計(jì)劃(Research Statement)

3.兩個(gè)推薦人的姓名、地址和聯(lián)系方式

發(fā)送至：jianqw@mail.tsinghua.edu.cn，標(biāo)題為“博后申請(qǐng)_申請(qǐng)人姓名”。

五、待遇

按照清華大學(xué)博士后管理辦法執(zhí)行，課題組提供極具競(jìng)爭(zhēng)力的科研績(jī)效補(bǔ)貼和年終獎(jiǎng)；

支持申報(bào)清華大學(xué)“水木學(xué)者計(jì)劃”、博士后創(chuàng)新人才支持計(jì)劃（“博新計(jì)劃”）、中國(guó)博士后科學(xué)基金及國(guó)家自然科學(xué)基金等；

鼓勵(lì)在站期間參與國(guó)際合作交流，積極參加國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)會(huì)議（每年至少兩次）。

六、王健橋助理教授簡(jiǎn)介

王健橋，清華大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)系助理教授、博士生導(dǎo)師。2022年于賓夕法尼亞大學(xué)獲得生物統(tǒng)計(jì)學(xué)博士學(xué)位，2022年8月至2024年12月于美國(guó)哈佛大學(xué)生物統(tǒng)計(jì)系從事博士后研究。

研究方向主要集中在開發(fā)穩(wěn)健及可解釋性的高維及超高維統(tǒng)計(jì)方法，并應(yīng)用于復(fù)雜結(jié)構(gòu)的大規(guī)�；�因組數(shù)據(jù)分析，如針對(duì)疾病與復(fù)雜性狀之間共同遺傳結(jié)構(gòu)，建立了一系列高維檢驗(yàn)和估計(jì)方法。同時(shí)在醫(yī)學(xué)健康領(lǐng)域，與合作者開展深入的跨學(xué)科研究，尤其是針對(duì)心血管疾病與慢性腎病，綜合分析大規(guī)模遺傳、基因表達(dá)與蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)，相關(guān)成果發(fā)表于統(tǒng)計(jì)，醫(yī)學(xué)和科學(xué)領(lǐng)域頂級(jí)期刊。

PI個(gè)人網(wǎng)頁(yè)：https://www.jianqiao.me/

未來課題組將聚焦于前沿生物醫(yī)學(xué)研究中涌現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)學(xué)挑戰(zhàn)，圍繞具體數(shù)據(jù)和科學(xué)問題，開發(fā)具有理論基礎(chǔ)和解釋性的新型統(tǒng)計(jì)模型與方法。同時(shí)，課題組也將積極拓展“Ai for Science”方向，結(jié)合統(tǒng)計(jì)理論，探索人工智能技術(shù)在低信噪比和小樣本數(shù)據(jù)分析中的有效應(yīng)用。

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