华南理工大学生物科学与工程学院合成代谢与低碳生物设计团队2024年诚聘博士后（合成生物学、系统生物学和微生物电化学相关）

一、单位简介

华南理工大学生物科学与工程学院合成代谢与低碳生物设计团队由海外高层次引进人才熊伟教授领衔，专注于合成生物学的设计原则及其在能源和环境等领域的应用，旨在理解自然代谢途径和开发可行的替代方案，探索食品、健康、能源和环境解决之道。

二、核心研究领域：

1.合成生物学在可持续能源解决方案中的应用通过合成生物学应对脱碳和能量效率的挑战

一碳化合物的微生物升级，用于绿色生物制造和减少环境副产品

设计和构建新合成途径，以提高生物量产率和生产效率

参见 Nature Synthesis, 2022,1, 615–625; Nature Plants, 2015,1:53; Nature Plants, 2015,2: 15187.

2.光合作用重构

研究和创建合成生物学新方法和生物电化学系统重构光合作用与电化学、材料化学跨学科交叉提高光合作用效率参见 Energy Environ.Sci., 2021,14, 5480-5490

3.代谢途径的精准解析与量化设计

探索细胞代谢的结构和功能

理解不同生命体代谢途径的规律

利用AI和实验方法研究代谢过程中热力学、动力学、稳健性等并发展工具箱

参见 PNAS 2016, 113 (46), 13180-13185; Met.Eng.2020,57:140-150; ACS Syn.Bio.2022, 11, 1, 103–115; ACS Syn.Bio.2023, 12, 9, 2707–2714

三、岗位描述

岗位类型： 博士后 (A岗,B岗,C岗)

岗位类型：博士后 (A、B、C岗) 4-6人

拟招聘具有生化与分子生物学，微生物学，植物学，反应器工程，计算生物学，电化学或材料化学等相关研究背景，全职在校从事博士后研究工作。

四、招聘要求

1.遵守法律法规，具有良好的思想政治表现和品德修养，身心健康，无违法违纪记录；具有较强科研能力和学术潜力。

2.年龄在35周岁（含）以下。

3.具有国内外知名高校或科研院所博士学位，获得博士学位一般不超过3年；或通过博士学位论文答辩的应届博士。

4.应聘者应接受过系统的科研训练，具有较好的自驱力和动手能力，思维严谨、条理清晰，愿全职在校从事博士后研究工作。

五、福利薪酬

学校为博士后研究人员提供“双一流”A类高校的国家、部省级高水平科研平台和科研条件，并享受以下薪酬福利：

1.提供具有竞争力的薪酬。

2.享受学校公费医疗待遇，参照同级人员标准缴纳社会保险和住房公积金。

3.团队提供年终课题奖励、专利申请奖励。

4.在站期间，可申报中国博士后科学基金资助；符合条件者，可竞争性申报博士后国(境)外交流项目、全国 “博士后创新人才支持计划”等。

3.提供博士后公寓或租房补贴，博士后子女可入读附属实验学校、幼儿园。

4.在站满18个月或期满出站后1年内，评审通过可获评博士后副研究员资格。

5.“一校三区”优美的自然景观和和谐的人文环境。

六、联系方式

有意申请者请将个人简历（要求为PDF）以发送至mjzheng@scut.edu.cn，简历及邮件标题注明“应聘岗位-学校名称-专业-姓名-博士后招收网” 。

联系人：郑老师

联系电话：02-39380611

电子邮箱：mjzheng@scut.edu.cn

七、其他说明

PI介绍

熊伟博士，华南理工大学生物科学与工程学院院长、教授（二级）、海外高层次引进人才。2010年在清华大学获得博士学位；曾在美国亚利桑那州立大学生命科学学院从事博士后研究，在美国可再生能源国家实验室从事合成生物学研究，历任主任研究学者、科学家、资深科学家（课题组长）、主任科学家（课题组长）等职。曾主持美国能源部（DOE）生物能源技术办公室（BETO）、生物与环境研究（BER）、国家实验室研发计划（LDRD）、壳牌石油等多项研究课题，在微生物代谢和低碳合成生物学方向取得重要进展。通讯或第一作者国际学术期刊论文包括Nature Synthesis, Nature Plants, Nature Catalysis, PNAS, Energy & Environmental Science, Metabolic Engineering等。

八、招聘人数

6人

九、截止时间

2024-12-31（00:00:00）

十、简历填写要求

当前岗位为 博士后系列 ， 先填写完基础简历（基本信息）即可进行投递，待学院审核通过后根据岗位招聘单位要求再进行完整简历填写。

原文出处：

http://zp.rs.scut.edu.cn/recruitWeb/a/zp/news/recruitPostInfo?postSeries=postdocs&postId=1277991881527001088