中国科学院深圳先进技术研究院生物医学信息技术研究中心唐金陵教授团队招聘博士后:流行病学和医学大数据

发布单位:中国科学院深圳先进技术研究院         发布时间:2024-08-01 07:58:52

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职位数量:   1

招聘人数:   若干

学历要求:   博士研究生及以上

报名结束

截止日期: 2024-08-30

工作地点:   深圳

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PI介绍:

唐金陵,中科院深圳理工讲席教授,流行病学与生物信息系主任,生物医学信息技术研究中心首席科学家,孔雀项目团队带头人。唐教授曾任香港中文大学公共卫生及基层医疗学院流行病学终身教授、流行病学系主任、副院长、署理院长。2003年北京大学特聘教授。兼任世界著名医学杂志“英国医学杂志(BMJ)”高级临床研究编辑、北京大学循证医学中心主任、广州市妇女儿童医疗中心临床研究总监。英国皇家公共卫生学院院士、亚太公共卫生联盟前副会长、国际流行病学学会资深会员,以及北京大学、复旦大学、浙江大学、中国医学科学院和北京协和医学院、中国中医科学院客座教授。主要研究领域涉及流行病学、循证医学、疗效评估、临床研究方法、心血管病预防等。在BMJ,Lancet,Nature Medicine等主要医学期刊(IF20)发表论文约40篇。

研究方向和目的:

你将主持或参与各种临床医学和公共卫生应用型研究项目,并参与建设深圳2000万人级的医学大数据研究平台。你将加入深圳市海外高层次人才“临床医学大数据平台建设与转化研究项目”孔雀创新团队,依托中科院深圳理工流行病学与生物信息系(暂定名)和中科院先进技术研究院生物医学信息技术研究中心,联合深圳多方医疗卫生机构,围绕医学和健康领域重大人群和社会问题展开科学研究,并有机会与大学计算机科学与控制工程学院、生命健康学院、生物医学工程学院、药学院等有关学科以及医院和医疗器械企业合作,展开交叉学科研究以及医学技术效果的评估和转化工作。

现有相关研究资源:

中科院深圳先进技术研究院在计算机、数据储存、数据挖掘、计算技术、人工智能、大数据等方面已拥有显著的优势。在医学大数据领域,形成了包括生物医学信息技术研究中心、国家健康大数据研究院、中科院健康信息学重点实验室、健康大数据智能分析技术国家地方联合工程研究中心、广东省健康大数据工程研究中心、深圳市健康大数据工程实验室构成的综合性研究平台,并拥有2000万人级的医疗数据资源和附属光明医院,将与正在建设的流行病学、医学统计学、临床研究方法、医学技术评估、公共卫生、临床医学等领域形成强势互补,打造一条完整的从技术到转化到应用的医学研究通道。

应聘条件:

1)已获得流行病学、临床流行病学、医学统计学、医学大数据、循证医学、医学信息学、卫生技术评估等研究方向的博士学位或已取得被授予博士学位的资格;

2)热爱科学,专注、勤奋、认真、进取,具有强烈的团队精神与独立工作能力,有勇于创新的精神,善于沟通与合作;

3)有较强的英语阅读能力和英语写作能力;

4)博士期间有以主要作者发表SCI论文的记录;

5)年龄在35周岁以下(深圳市人力资源部的政策规定)。

基本待遇:

1)博士后最低年薪35万,优秀者可获得45万的年薪,外加各种奖金和补贴;

2)另外,入站后还可以竞争申请博士后科学基金(自然科学资助标准为一等12万,二等8万元),特别优秀者可竞争性申报国家博新计划(国家给予每人两年共63万元的资助,其中40万元为博士后补贴,20万元为博士后科学基金,3万元为国际交流经费),或博士后国际交流计划引进项目(40万补贴/2年),或广东省青年优秀科研人才国际培养计划(40万补贴/2年);

3)入站后,大学可协助申请深圳市人才廉租房,申请深圳市新引进人才一次性租房补贴3万元/人,申请本人、配偶及其未成年子女调户入深问题,以及协助申请子女义务教育阶段入园、入学问题。博士后研究员与正式员工同等享有年度考核奖、年终奖、项目奖、横向课题奖、专利申请奖、发表优秀论文奖,产业化和宣传突出贡献奖,以及伙食补贴等福利待遇;

4)博后出站最低要求两篇SCI文章。优秀博士后出站可优先录用中科院深圳理工大学助理教授,特别优秀者可优先录用副教授(工资待遇不低于香港名校)。出站后如留深签约3年工作劳动合同,可申请深圳市博士后出站留深科研资助30万,每年10万共计3年。

(注:与政策有关的内容均以广东省及深圳市文件为主,如政策变化相关资助会随之变化。)

应聘方式:

1)应聘者可将个人简历以及反映本人学术水平的近5年代表性成果电子文档发送联系人沙老师,电邮:feng.sha@siat.ac.cn,抄送:hr@siat.ac.cn【快捷投递:点击下方“立即投递/投递简历”,即刻进行职位报名】,邮件标题注明:应聘岗位+本人姓名+学位+毕业学校+所学专业+医聘猫

2)初审合格者还需通过面试考核,面试需要准备10分钟左右PPT(介绍教育背景、科研经历、研究成果、研究兴趣等)。

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