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swan2023

新虫 (初入文坛)


[交流] 美国University of Nebraska Medical Center招聘生物信息和机器学习方向博士后

美国内布拉斯加大学医学中心(University of Nebraska Medical Center)万时彪课题组招聘生物信息和机器学习方向博士后

一.        招聘简介
万时彪博士(https://www.unmc.edu/genetics/faculty/bios/wan.html)是美国内布拉斯加大学医学中心 (University of Nebraska Medical Center)的助理教授,并担任生物信息学和系统生物学核心实验室助理主任 (Assistant Director for Bioinformatics and Systems Biology Core)。UNMC在全美国最佳医学院排名(https://www.usnews.com/best-grad ... edical-center-04063)中primary care排第7,研究排53。万博士实验室主要从事生物信息学,机器学习和计算生物学研究,尤其是单细胞分析,多组学分析,空间转录组以及基于机器学习的癌症研究,智能健康和精准医疗 (single-cell analysis, multi-omics analysis, spatial transcriptomics, and machine learning for cancer research, intelligent healthcare and precision medicine)。实验室聚焦于开发和应用机器学习、人工智能和数据科学等方法来处理分析大规模生物数据尤其是单细胞数据、NGS数据、空间转录组数据或是其他生物医学数据等。万博士在生物信息学、机器学习及计算生物学方面已有超过12年经验,并在顶级期刊Genome Research, Nature Communications, Science Advances, Circulation Research, Nature Aging, Briefings in Bioinformatics和Bioinformatics等上发表超过40篇文章。同时,万博士还担任一系列著名杂志如Briefings in Functional Genomics, BMC Bioinformatics, PeerJ Computer Science, BioMed Research International和Computational and Mathematical Methods in Medicine的常任编辑以及Frontiers in Pharmacology, Frontiers in Cell and Developmental Biology, Frontiers in Oncology, Biology, Frontiers in Genetics和Genes等一系列高影响力杂志的客座编辑。另外,万博士还是包括IEEE ICTAI等超过20个机器学习相关的国际会议的TPC member。万博士是超过50个高影响力杂志包括Nucleic Acids Research, Genomic Medicine,IEEE TNNLS和 Briefings in Bioinformatics的常任审稿人。

二.        工作内容
1、        独立承担科研任务和课题;
2、        参与核心实验室的研究项目;
3、        大学和院系其他相关的研究活动。

三.        应聘要求
取得博士学位,有生物信息学、机器学习或计算生物学的研究背景,需要很强的编程能力,能独立承担科研项目,对科研有热情,勤奋踏实,认真好学,有良好的沟通能力,有单细胞分析、多组学分析或是空间转录组的研究经历的优先考虑。博后的官方广告链接在这里(https://unmc.peopleadmin.com/postings/75533)

四.        待遇
博士后工资待遇按照UNMC或NIH标准,根据经验决定。

五.        工作地点
美国内布拉斯加州奥马哈市。

六.        应聘方式
请应聘者将个人简历(含个人基本信息、学习经历、工作经历、科研业绩、联系方式等内容)发送至邮箱:swan@unmc.edu。应聘者的申请材料会严格保密,初审通过者将近期安排面试。
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gordon399

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swan2023(金币+1): 谢谢参与
7楼2023-04-13 17:53:56
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tzynew2楼
2023-04-10 08:27   回复  
swan2023(金币+1): 谢谢参与
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XG-WUST5楼
2023-04-11 06:58   回复  
swan2023(金币+1): 谢谢参与
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