在“數據驅動科學”范式變革的背景下，整合基因組、醫(yī)學影像、臨床文本和表型組學等多模態(tài)健康醫(yī)療大數據，已成為解析生命奧秘、賦能醫(yī)學的核心戰(zhàn)略資源。為響應國家“人工智能+醫(yī)療”的深度融合需求，復旦大學智能醫(yī)學研究院正式組建多模態(tài)醫(yī)學數據分析團隊。團隊聚焦醫(yī)療大數據與人工智能分析的前沿交叉領域，重點多模態(tài)數據融合、智能計算模型構建及臨床輔助決策系統研發(fā)，致力于解決健康醫(yī)療大數據從“規(guī)模”到“智能”的轉化難題。團隊擁有豐富的專病隊列與多組學數據資源，現誠邀海內外青年學者加盟，共同攻克多模態(tài)數據治理與智能分析的前沿難題，推動生命健康領域的顛覆性創(chuàng)新。

(二)PI介紹

梁會營，復旦大學長聘教授，國家自然科學基金青年基金獲得者。長期致力于多模態(tài)健康醫(yī)療大數據分析與醫(yī)學人工智能的交叉學科研究，聚焦多模態(tài)數據融合、生物醫(yī)學知識圖譜構建及AI驅動的醫(yī)學方法學研究。主持國家重點研發(fā)計劃、國家自然科學基金重點項目等及省部級課題10余項，在Cell、Nature Medicine等期刊發(fā)表高水平論文近百篇。研究成果注重“算法-應用”閉環(huán)。目前，團隊正依托復旦平臺優(yōu)勢，重點攻關多模態(tài)大模型、多組學數據智能挖掘及臨床輔助決策系統的研發(fā)與轉化。

二、博士后招聘

(一)多模態(tài)數據分析與醫(yī)學大模型研究(2名)

1. 工作內容：多模態(tài)醫(yī)學數據(影像模態(tài)、文本模態(tài)、信號模態(tài)等)融合和互譯技術研究;醫(yī)療大語言模型及多智能體協同系統開發(fā)。

2. 具體要求：擁有計算機科學、人工智能、應用數學、生物信息學或相關專業(yè)博士學位;熟練掌握Python及深度學習框架;具備大模型預訓練、微調或多模態(tài)數據融合項目經驗者優(yōu)先。

(二)多組學數據智能挖掘(2名)

1. 工作內容：依托大型專病隊列與家系資源，開展基因組、表型組、蛋白組等多組學數據的深度整合挖掘，發(fā)現疾病新型生物標志物與藥物靶點;構建高通量測序與多模態(tài)數據的自動化分析流程，負責生物醫(yī)學數據庫開發(fā)、數據質量控制及標準化體系建設;進行重大疾病(癌癥、罕見病)的致病機制解析與藥物重定位。

2. 具體要求：具有生物信息學、計算生物學、統計學、流行病與衛(wèi)生統計或相關專業(yè)背景;熟練使用Linux環(huán)境及GATK、BWA等生物信息學工具，具備R/Python/Shell編程及統計建模能力;以第一作者發(fā)表過生物信息學或醫(yī)學大數據領域高質量論文，有大型隊列數據處理或單細胞測序分析經驗者優(yōu)先。

(三)重要組織器官孿生仿真模型搭建(2名)

1. 工作內容：參與負責心臟數字孿生場景設計，跟蹤前沿技術，進行數字孿生相關算法研發(fā)、效果測試和評估，實現心臟電生理和血流動力學仿真與真實場景一致性驗證。

2. 具體要求：計算機、軟件工程或相關專業(yè);熟悉數字孿生建模、仿真、數據分析及可視化技術;精通一種開發(fā)語言(如Java/Python/Golang/C++等)，掌握并發(fā)程序開發(fā)能力;有 AI/ML 方法在數字孿生或多智能體系統中應用經驗者優(yōu)先;有相關頂會論文投稿或開源項目經驗優(yōu)先。

(四)應聘條件

1. 堅持正確政治方向，思想品德端正，具有科學研究使命感，恪守學術道德，身體健康。

2. 年齡一般不超過35周歲。

3. 獲博士學位不超過3年，以第一作者發(fā)表SCI論文1篇以上。具有良好的團隊協作能力、溝通能力、獨立開展科研工作的能力，以及的中英文寫作技能。

(五)崗位職責

1. 在PI指導下開展前沿課題研究，攻克技術瓶頸。

2. 撰寫高水平學術論文，參與國際學術交流與會議報告。

3. 積極參與國家自然科學基金、重點研發(fā)計劃等科研項目的申請。

4. 協助指導研究生及團隊日常學術管理工作。

(六)待遇

1.薪酬：一人一議，獲得各類博后人才計劃后可達20-50+萬。積極支持申報國家及上海市各類科研項目和人才基金。優(yōu)先推薦申報國家和上海市博士后支持計劃等。

2.提供優(yōu)良的辦公環(huán)境及國際的研究平臺:協助解決住宿問題(如博士后公寓)，提供國際頂尖高校及研究機構的交流訪問機會;