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AIR智慧医疗团队博士后

来源:       发布时间:2022-01-12

清华大学智能产业研究院(AIR)智慧医疗团队招聘博士后/科研工程师/实习生,主要从事AI for Science的交叉学科研究,利用深度学习、自然语言处理、信息检索等领域的前沿方法解决交叉学科的各类挑战性问题。技术创新将落地在AI制药,健康计算等前沿领域,赋能产业,完成高水平科研成果输出。AIR将提供一流的科研平台与创新氛围,在开展前沿研究的同时为大家提供有竞争力的薪酬。


合作导师:马维英/兰艳艳教授


马维英教授现为清华大学智能产业研究院惠妍讲席教授、首席科学家。他的研究方向包括人工智能的几个核心领域(搜索与推荐、大数据挖掘、机器学习、自然语言理解与生成、计算机视觉)以及人工智能在生命科学、生物制药、基因工程、以及个体化精准医疗等领域的跨学科研究与应用。他此前曾任字节跳动副总裁兼人工智能实验室主任、前微软亚洲研究院常务副院长。

兰艳艳教授于2011年毕业于中国科学院数学与系统科学研究院,获得概率论与数理统计专业理学博士学位, 师从著名数学家马志明院士。2011年7月至2021年2月,她在中国科学院计算技术研究所工作,任研究员。兰艳艳博士的研究方向为信息检索,机器学习和自然语言处理,在人工智能和机器学习领域重要国际期刊和会议上发表论文80 余篇。2012年获得SIGIR最佳学生论文奖,2017年获得CIKM最佳论文Runner-Up奖。入选中国科学院青年创新促进会优秀会员,北京市智源人工智能研究院青年科学家,获得中文信息学会钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖。兰艳艳博士目前的团队方向为人工智能与医疗(智慧医疗)。


职责要求:

进行AI for Science前沿技术的研究,完成高水平科研成果输出,不断扩大相关领域研究在学术界和产业界影响力,并推广相关产业化工作。关注的课题方向包括:


几何深度学习

针对网格、图谱、流形、李群等数据,设计具有几何对称性的神经网络,包括但不限于图神经网络、Transformer、深度集合函数、群等变卷积神经网络、规范不变神经网络等,并对这些神经网络进行完备性、泛化性等理论分析,探索不同神经网络高效构件的设计,搭建复杂结构数据的大规模预训练模型和自监督训练方法。


AI 物理

设计基于物理启发的深度学习模型,融合经典牛顿力学、量子力学、相对论等物理定律,解决单体或多体时空物理系统的状态、力、能量、场等物理量的预测,对多体动力学进行建模和模拟,利用数据驱动的方法修正或加速传统方法(如哈密顿方程、薛定谔方程、密度泛函理论等)的求解,研究从观测数据中发现新物理规律。


AI 化学

基于物理、化学第一性原理,利用深度学习方法对电子、原子、分子、化合物等多尺度结构及其相互作用进行建模和表示,研究结构和化学性质之间的关系,对化学反应、分子合成等过程进行建模和模拟,设计化合物生成与优化方法。


小分子药物研发与蛋白质结构预测

针对药物小分子,设计分子表示学习、分子性质预测、分子构型生成等方法;利用深度学习技术实现高效、精准的蛋白质结构折叠预测,从而辅助解析蛋白质功能及药物靶点设计。包括但不限于信息检索技术、预训练模型、Transformer等深度学习技术,实现轻量级、高精度的蛋白质三维结构预测。


抗体设计与优化

抗原-抗体的复合物强度及结构预测对于抗体的设计和优化有着重要意义,拟基于深度学习方法进行高效的抗体筛选,并通过计算实时根据不同的病毒突变改进已有抗体,从而辅助抗体设计中的筛选及面临病毒突变的优化等任务,加速抗体研发。


个性化肿瘤疫苗

针对不同患者的同一类型肿瘤仍存在较大差异这一问题,拟基于不同用户的基因突变序列,通过预训练、Transformer等技术为其设计个性化的肿瘤疫苗,从而实现个体化精准治疗,提升计算效率的同时降低人工参与。


我们希望候选人:

  • 计算机、人工智能、数学、物理、化学、生命科学、医学等相关专业背景,在上述研究方向有高水平成果产出,或具有丰富的产业界研发经验,在科研成果转化方面取得突出成绩

  • 符合清华大学博士后招收基本条件,年龄不超过35周岁,获得博士学位不超过3年(http://postdoctor.tsinghua.edu.cn/info/zcgd/1297)

  • 有科研理想,具备优秀的提出和解决问题能力,具有良好的沟通协调能力和学术道德,有团队协作意识,认同AIR文化。


您将获得:

  • 国际一流的科研环境,优厚的清华福利待遇,具有竞争力的薪酬

  • 开放专注的学术氛围、充足的启动资金

  • 积极支持条件优秀者申请国家及清华大学各类博士后计划,资助额度最高40万元,另有多项福利保障

  • 校内科研优势资源与头部企业资源深度对接,为平台技术创新提供丰富的数据和场景;

  • 健全畅通的成果转化及项目孵化机制。


联系方式:

请将个人简历(另附代表性学术成果、个人科研工作陈述)发至airhr@air.tsinghua.edu.cn,邮件标题:研究方向 申请岗位 姓名。

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