浙江大学数据科学研究中心2022年招聘博士后
因发展需要，浙江大学数据科学研究中心现面向海内外招聘博士后，热忱欢迎青年博士加盟！
一、申请条件
1、已获得数据科学相关专业博士学位或即将获博士学位；
2、年龄一般不超过35岁；
3、具有良好的科研潜质和学术道德；
4、相关学术水平要求见附表
二、岗位职责
独立开展课题研究，申报基金项目，协助PI指导组内学生，根据浙江大学博士后管理工作规定完成相应的考核任务。
三、 岗位待遇
1、工资及福利待遇按浙江大学博士后相关规定执行，一般不少于22万/年（根据不同学科有相应增量，具体面议）；
2、可申请租住学校教师公寓或申请学校租房补助；
3、 提供一流的工作与科研条件，支持申报博士后科学基金以及国家与地方的科技项目，鼓励参加高水平学术会议；推荐海外访学交流机会。
四、申请材料
1、个人简历
2、学术成果及奖励清单
3、证明材料
五、申请方式
请将以上材料打包命名“博士后+申请人姓名”发送至课题组负责人邮箱（见附表）
| 序号 | 导师姓名 | 招收人数 | 博士后学术水平要求 | 课题组简介 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 孙文光 | 2 |
1、具有或即将具有计算机学、统计学、数学或其它与人工智能、机器学习相关的博士学位； 2、具有较强的数学和统计学理论背景，或较强的应用统计背景 3、具有较强的学术兴趣和独立研究能力 |
孙文光，浙江大学求是特聘教授、博士生导师。2022年起任浙江大学数据科学研究中心主任。2008年博士毕业于宾夕法尼亚大学，师从著名统计学家、COPSS奖获得者T. Tony Cai教授。主要研究方向为大范围多重假设检验，选择性推断，经验贝叶斯方法，迁移学习，机器学习的公平性，统计决策理论。回国前任美国南加利福尼亚大学（USC）马绍尔商学院终身正教授。曾获美国国家科学基金会杰出青年教授奖(CAREER AWARD)，USC马绍尔商学院杰出研究奖和Golden Apple最佳教学奖。曾担任JRSS-B以及Journal of Multivariate Analysis的副主编。四次作为主要负责人获得美国国家科学研究基金。 申请材料请发至：wgsun@zju.edu.cn |
| 2 | 苗晓晔 | 1 |
1、计算机、人工智能、数据科学等相关领域博士学位； 2、五年内以第一作者发表过DB或AI领域的TOP论文； 3、有较强的英语读写和口头交流能力； |
苗晓晔，百人计划研究员，博士生导师。主要研究方向为AI赋能的大数据治理。在国内外顶级/重要学术期刊/会议VLDBJ (CCF推荐A类期刊), TKDE (CCF推荐A类期刊), TMC (CCF推荐A类期刊), VLDB (CCF推荐A类会议), SIGMOD (CCF推荐A类会议), AAAI (CCF推荐A类会议), ICDE (CCF推荐A类会议) 等发表论文30余篇，其中CCF推荐A类期刊和会议论文23篇，授权/受理国家发明专利9项，出版英文学术专著1部(Morgan & Claypool 出版社)。承担国家自然科学基金青年项目、浙江省自然科学基金杰出青年项目等。 申请材料请发至：miaoxy@zju.edu.cn |
| 3 | Andre Python | 1 |
1、具有或即将具有计算机学、统计学、数学或其它与人工智能、机器学习相关的博士学位； 2、具有较强的编程能力，良好的统计学、机器学习、人工智能或量子计算知识背景； 3、具有空间统计学、Template Model Builder以及 PyTorch背景的申请人优先考虑； 4、具备良好的英语与汉语交流能力。 |
“可解释机器学习医学应用”研究组项目带头人傅君芬教授为浙江大学附属儿童医院常务副院长，Andre Python博士为浙江大学数据科学研究中心百人计划研究员。研究领域为机器学习与医学的交叉研究。项目研究主要在浙大数据科学研究中心开展，并与儿童医院临床医生团队保持紧密联系。 Andre Python博士，浙江大学百人计划研究员、博导。先后在英国牛津大学、帝国理工大学、圣安德鲁斯大学、瑞士洛桑大学、弗里堡大学等国际顶尖大学工作学习多年，目前在浙江大学数据科学研究中心工作。先后师从瑞士著名气候变化研究专家Martin Beniston教授和德国统计学专家Janine Illian教授。主要研究领域为贝叶斯统计学和机器学习算法，挖掘具有空间分布特征的大数据隐藏机理，开展空间统计学在流行病学、医学、地理、环境、经济、社会学等领域的应用研究。系列成果已发表在多项国际著名期刊，包括Science Advances, Journal of the Royal Statistical Society: Series A (JRSS), JRSS: Series C, Journal of Conflict Resolution, PLOS Neglected Tropical Diseases, Small等，数次受Significance杂志主编邀请刊发个人研究工作，并由Taylor & Francis集团旗下CRC出版社与美国统计学会(ASA)联合出版英文著作一部。参与和主持多项国际科研项目，包括英国工程与物理科学研究委员会、欧洲研究理事会、比尔盖茨梅琳达基金会、苏格兰基金会以及浙江大学研究基金等。其研究成果先后为联合国、爱尔兰以及巴拿马等南美、非洲多个国家政府健康计划采纳。2019年，作为全球14名获奖者之一，Python博士获得亚马逊公司“AWS机器学习奖金”，以激励其在应用贝叶斯研究领域的发展。 申请材料请发至：apython@zju.edu.cn |
| 4 | 林俊宏 | 1 | 数学专业的博士学位； 五年内在主流SCI期刊发表论文； 具备良好的英语读写能力； 具备最优化、矩阵分析、概率统计、函数逼近论、小波分析研究基础的优先考虑。 | 林俊宏，浙江大学“百人计划”研究员、博士生导师；浙江大学数学系博士，香港城市大学数学系、意大利理工学院、瑞士洛桑联邦理工大学电子工程系博士后、研究员。主要研究方向为压缩感知理论、机器学习理论、数据科学中的应用数学方法。已在《Applied and Computational Harmonic Analysis》、《Inverse Problems》、《Journal of Machine Learning Research》、《IEEE Transactions on Information Theory》、《IEEE Transactions on Signal Processing》、《International Conference on Machine Learning》、《Neural Information Processing Systems》等国际著名期刊/会议上发表论文数篇。受邀担任AAAI、ICML、IJCAI、NeurIPS、UAI等著名会议的PC members和多个重要期刊的评审专家。共承担各类项目多项，包括：主持国家自然科学基金项目两项、参与三项；参与国家重点研发计划项目等。入选国家“青年拔尖人才”、浙江省“创新人才”（长期项目）。 申请材料请发至：junhong@zju.edu.cn |
| 5 | 徐仁军 | 3 |
研究方向： 机器学习，几何深度学习，人工智能+数学，AI+物理（先进功能材料设计） 岗位要求： 1、人工智能、计算机、理论物理、数学、生信、统计等相关专业博士； 2、优秀的数理基础，数学功底扎实； 3、强大的代码能力，熟练使用Pytorch、Tensorflow等深度学习框架，对机器学习算法，人工智能或物理交叉研究有深入研究和理解，深入理解常见机器学习或数据挖掘类的算法原理，熟悉常见的统计原理及方法； 4、精通基础神经网络和机器学习算法的原理和思想，熟悉当前热点技术，包括图神经网络、对抗生成、序列模型、知识图谱等； 5、数学功底扎实，熟悉线性代数、微积分、矩阵分析； 6、积极主动思考，经常有基础原创性的想法，习惯阅读学习大量文献并总结； 7、强烈的责任感和团队合作精神，良好的沟通能力，工作勤奋、踏实，有强大的责任心和执行力，良好的组织和团队协调能力，独立调研寻求答案的能力，工作积极主动，自驱力强，结果导向，身体健康； 8、优秀的分析和解决问题的能力，对挑战难题充满激情； 9、有良好的英语写作和表达能力； 10、有发表CNS或子刊、人工智能顶刊顶会文章优先； 11、在机器学习、理论物理、数学等领域国际顶刊或顶会发表文章或成果者优先； 背景要求（以下至少一个领域有深入研究）： 1、熟悉NLP领域当前热点和前沿技术，对NLP有完整系统认识； 2、有智能问答、情感分析、信息抽取、知识图谱、自动摘要、新词发现、命名实体识别、句法分析、文本分类、文本相似度等项目经验； 3、在系统论、信息论、控制论，耗散结构论、协同论、突变论有深入理解； 4、有近现代数学、理论物理、凝聚态理论深厚研究背景，例如量子场论、凝聚态理论、广义相对论、拓扑相变、第一性原理计算、超弦、量子引力、微分几何、非线性动力学、耗散结构、Chern Number、群论等。 |
徐仁军，浙江大学“百人计划”研究员，计算机科学与技术博士生导师，美国加利福尼亚大学博士，毕业后在硅谷多家知名公司分别担任过研究科学家、资深经理、全球数据和人工智能高级总监等职，研究领域为可泛化机器学习、几何深度学习、以及人工智能与物理、材料、数学的交叉研究，同时在物理学和人工智能交叉领域发表多篇国际顶尖期刊和会议文章，CVPR、AAAI、NIPS、TPAMI、TIP、TLT等顶级人工智能期刊和会议程序委员会委员。项目研究可以同时在浙大数据科学研究中心和浙大科创中心开展。 申请材料请发至：rux@zju.edu.cn |
浙江大学数据科学研究中心简介
“浙江大学数据科学研究中心”成立于2017年5月18日，是以统计学、应用数学、计算机科学和管理学为核心支撑学科，以大数据理论、应用研究和人才培养为主的校级学术创新研究机构。研究中心强调与经济学、医学、生命科学、社会学、工学等众多学科领域的交叉融合，在获取基础研究的硕果同时，注重于科研技术成果的转化。面向市场和产业需求进行人才培养，着重培养研究型和技术型人才，同时通过组建跨学科、跨领域的教学、研究师资队伍，大力培养复合型数据科学人才。中心发展的方向包括研究数据科学的理论与方法；为处理海量的、高维的数据发展分析的工具和算法，进而为应用和管理提供方向；设立数据科学的教学平台，培养相关领域内的国际化高端人才。研究中心致力于面向大数据战略前瞻问题和社会需求，为不同学科之间实现有渠道的、有组织的合作提供平台，凝聚和培养数据科学一流人才，打造高质量、高效率的数据科学核心技术与理论研究创新平台。
研究中心基本定位：汇聚和培养数据科学高端人才，覆盖各重要学科，开展大数据原创性研究与开发应用，聚焦解决重大问题，创造具有实际意义的创新算法，切实解决中国大数据领域的前瞻性问题。
研究中心的核心目标：通过机制创新，汇聚和培养国内外数据科学领域的一流人才，构建数据科学高精尖协同创新基地。利用杭州大数据行业的优势和浙江大学多学科交叉的特点，尽快使浙江大学成为国际大数据研究领域的引领者之一。
研究中心的主要功能：
（1）汇聚国内外高层次统计学、计算机科学、应用数学、管理科学等数据科学相关人才，建立高水平数据科学专业化研究队伍，在大数据分析，机器学习，人工智能等几个重点方向开展具有前瞻性的国际领先水平的研究，将研究中心建设为数据科学核心理论与技术的研究创新中心；
（2）在浙江大学内部，促进跨院系协同的学科力量整合，同时加强与政府部门、高科技公司的交流合作，搭建数据科学高能级交叉研究平台；
（3）设立数据科学教学平台,在短期内完善数据科学博士项目、建立专业硕士项目，并在长期规划发展联合硕士项目，探索会聚式研究生协同培养模式，设立本科项目，将研究中心打造为多学科融合的交叉复合创新人才培养基地。
声明：凡本网注明"来源：XXX"的文/图等稿件，本网转载出于传递更多信息及方便产业探讨之目的，并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性，文章内容仅供参考。如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用，须保留本网站注明的“来源”，并自负版权等法律责任。作者如果不希望被转载或者联系转载等事宜，请与我们联系。
