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职位信息
暨南大学是“中国第一侨校”，有112年历史和深厚的文化底蕴，“暨南”二字出自《
尚书•禹贡》：“东渐于海，西被于流沙，朔南暨，声教讫于四海。”意即面向
南洋，将中华文化远播到五洲四海。暨南大学入选国家“双一流”，是广东三所部属高
校之一。在2019年QS亚洲排名居中国大陆35位，每年以十名的速度向前发展，是中国发
展最快的大学之一。2018年NSFC青年科学基金项目资助率为30%+，排名全国第二，仅次
于清华大学。
大数据决策研究所是暨南大学的直属研究所，是全校18个直属研究院所之一，主要从事
研究和产业化的2个研究所之一，不承担教学任务，更具管理主动权和灵活性。研究所
主要从事大数据人工智能医疗研究，以“团结创新、忠信笃敬”为价值观，以“成为Al
赋能领先者”为愿景，承担多项国家级、省部级重点项目，与国内外名校和名企有良好
合作。
本年度研究所计划招聘全职科研教师若干名，第三层次以上人才人数不限，教授、副教
授职称比例不限，博士后人数不限。研究所将前沿科研与产业应用结合，形成科技生产
力和成果转化，薪资待遇包括三部分：大学固定薪酬+研究所绩效奖金+产学研收益。其
他待遇和福利包括：科研启动经费、购房补贴、租房补贴、节假日津贴、暨南大学附属
医院资源，子女享受优质暨南大学附属幼儿园、小学、中学九年公立学位教育。近年来
大数据医疗逐渐成为全球关注的热点，大数据医疗迎来新的发展机遇，大数据研究所也
肩负新的使命。值此大数据医疗事业快速发展之际，研究所唯才是举，诚邀海内外优秀
高层次人才加入，共谋发展，共筑辉煌。
基本要求
1.专业需求：
（1）大数据智能技术：人工智能、数据挖掘与机器学习、因果学习、增强学习、自然
语言处理、统计学习、应用统计学、多目标优化、深度学习等方向；
（2）有相关研究领域经验者优先：智能医疗领域，包括电子病历挖掘、糖尿病和肾病
管理、药物副作用挖掘、感知信息、移动医疗等方向；智能营销领域，包括个性化精准
推荐、精准广告投放等方向；
2.获得以上相关研究方向专业的博士学位；
3.有若干年工作经验者优先；
4.有抱负、认同团队的“团结创新，忠信笃敬”价值观。
岗位及要求
岗位1：教学科研岗（第三层次）
要求：青千、优青、青年拔尖、珠江学者等。
岗位2：教学科研岗（第四层次）
要求：
文 40岁以下；国际顶尖期刊1篇，或学校认定的A1类期刊/本学科权威期
刊4篇，或单篇近五年他引50次以上等。
理 35岁以下；国际顶尖期刊1篇（或影响因子大于10的刊物2篇），或中
科院1区/本学科权威期刊6篇，或单篇近五年他引50次以上等。
岗位3：教学科研岗（第五层次）
要求：
文 35岁以下；学校认定的A1类期刊/本学科权威期刊2篇，或单篇近五年
他引30次以上等。（青蓝计划要求同时符合博士后条件）
理 32岁以下；中科院1区/本学科权威期刊3篇，或单篇近五年他引30次
以上等。（青蓝计划要求同时符合博士后条件）
岗位4：教学科研岗（第六层次）
要求：
国内外高校毕业博士、博士后人员。（青蓝计划要求同时符合博士后条件） &#
160;
岗位5：博士后
要求：
35岁以下；博士毕业不超过3年；学校认定的A类文章至少1篇（文）/中科院2区以上文
章至少一篇（理）；获得世界排名前100名的高校（不含境内，排名以2016年泰晤士报
高等教育复刊为准）博士学位者优先考虑。
注：博士后年薪总收入20-45万，包括学校固定薪酬待遇和研究所绩效奖金。 &#
160;
中美国际联合团队博士后招聘详情
The Division of Medical Informatics at the University of Kansas
Medical Center (KUMC) is seeking a highly ambitious, independent and
motivated individual with a passion in data-driven knowledge discovery for
improving patient outcomes and care to join as a Postdoctoral Fellow. At
KUMC, you will be part of a rapidly growing team developing informatics
methods to further biomedical research (KUMC received the NIH Clinical and
Translational Science Award in 2011 and our division is leading the Greater
Plains Collaborative, a PCORnet Clinical Data Research Network uniting 12
medical centers across 9 US states; over 20 million patients as well as over
20 million claims beneficiaries). You will have the opportunity to work in
close collaboration with clinicians, scientists, and healthcare systems with
access to deep clinical data warehouses (e.g. electronic medical records (
EMR), billing, claims, and over 50 million unstructured notes), capability
for implementing AI-based clinical decision support systems in the EMR, and
professional development resources such as grant writing workshops and
clinical shadowing experiences.
The successful candidate will be part of an interdisciplinary research team
focused on predictive modeling and actionable knowledge discovery with a
special clinical focus on kidney disease.
Required Qualifications:
•PhD in related fields including biomedical informatics, computer
science, information science, data science, applied mathematics, (bio)-
statistics, or physics
•Expert in one or more programming environments, including R, Python,
SQL
•A track record of completed research projects with peer reviewed
publications
•Excellent written and oral communication skills
•Expected to participate in both independent and collaborative
projects
Preferred Qualifications:
•Training in biomedical informatics, machine learning, deep learning,
and data science
•Experience with EMR or claims data extraction, cleaning, and analysis
•Experience with Natural Language Processing (NLP)
•Data integration such as geocoding to incorporate social determinants
of health or other sources to inform predictive and explanatory models
•Ability to communicate effectively with diverse stakeholders
including clinicians, IT staff, basic scientists, and translational
researchers
Specific responsibilities and research projects will be tuned to the career
goals, technical strengths, and interests of the applicant.
How to Apply:
Interested applicants should submit a CV, contact information for 2-3
references, and a brief career goal statement through the KUMC job posting
site at https://jobs.kumc.edu/hr/postings/26667. For more details,
please contact Dr. Mei Liu at [email protected]
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