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[交流] 香港中文大学（深圳）医学院李志坚课题组招聘AI4Bio博士后（2名）

具体工作地点:

广东省深圳市龙岗区龙翔大道2001号

薪金:

一人一议

学历和研究方向:

博士、计算基因组学

招聘岗位:

博士后

公司名称:

香港中文大学（深圳）医学院

公司网址:

https://colabomics.org/

联系方式:

lizhijian@cuhk.edu.cn

香港中文大学（深圳）医学院李志坚教授课题组现面向海内外公开招聘博士后研究人员2名。课题组致力于开发原创性人工智能算法与统计计算方法，解决计算基因组学和空间组学中的核心科学问题。

一、课题组介绍
李志坚博士于2026年10月加入香港中文大学（深圳）医学院，担任助理教授、独立PI、博士生导师，组建计算组学实验室（Computational Omics Laboratory，CoLab）。李博士于德国亚琛工业大学获得计算生物学博士学位，随后在美国 Broad Institute of MIT and Harvard从事博士后研究，其研究主要集中于计算基因组学、单细胞多组学及空间组学计算方法开发，致力于利用机器学习与统计建模方法解析基因调控机制及复杂疾病的分子基础。迄今已发表同行评审研究论文20余篇，研究成果累计获得2,400余次引用，以第一作者或共同一作在 Nature、Nature Communications、Genome Biology、Annals of the Rheumatic Diseases 等国际期刊发表多篇代表性研究论文，曾获得中国国家优秀自费留学生奖学金。

课题组依托香港中文大学（深圳）医学院及瓦谢尔计算生物研究院的科研平台，具有良好的科研环境和计算资源。实验室希望建立一支以原创算法研究为核心、融合人工智能、统计学与计算基因组学的国际化科研团队，鼓励成员独立探索重要的计算问题，开发具有方法学创新性、理论价值和广泛应用潜力的计算工具。
课题组网站：https://colabomics.org

二、主要研究方向
本次计划招聘博士后2名，重点开展以下两个方向的研究。
方向一：AI for Regulatory Genomics
本方向致力于开发新一代深度学习与生成式人工智能方法，建立从DNA序列到染色质状态、基因调控活性和基因表达的计算模型，理解基因组调控规律，并实现具有特定生物学功能的DNA序列设计。
主要研究课题包括：
1. Generative AI for Regulatory Element Design
研究DNA序列与不同功能组学测量之间的联合概率建模，探索Diffusion Models、Flow Matching及其他生成式模型在DNA序列建模中的应用；开发面向染色质可及性、转录因子结合及基因表达调控等功能的条件生成算法；探索统一DNA序列功能预测与生成的建模框架，实现具有特定调控功能的DNA序列设计与优化。
2. Deep Learning for Sequence-to-Function Modeling
探索新型深度学习架构，建立高分辨率、多任务DNA sequence-to-function预测模型；研究模型的可解释性、跨细胞类型泛化能力及跨实验技术迁移能力；针对deaminase-mediated chromatin profiling等新技术产生的高分辨率、单分子染色质组学数据，开发新的概率建模和计算推断方法。

方向二：Statistical Methods for Spatial Omics
本方向致力于开发具有明确统计学基础、良好可解释性和可靠不确定性量化能力的新型计算方法，从复杂空间组学观测中推断潜在细胞状态、空间分子模式及基因调控机制。
主要研究课题包括：
1. Bayesian Inference for Spatial Omics
开发适用于空间转录组与空间多组学数据的贝叶斯层次模型、概率生成模型及潜变量推断算法；研究空间相关性、细胞异质性和测量噪声的联合建模方法；探索变分推断、MCMC及其他可扩展贝叶斯计算方法，实现潜在细胞状态、空间分子活动与组织结构的可靠推断及不确定性量化。
2. Spatially Resolved Gene Regulatory Network Inference
开发结合空间位置、基因表达和染色质状态的基因调控网络推断算法；研究基因调控关系在不同空间位置、细胞类型及组织微环境中的变化规律；探索空间变系数模型、贝叶斯统计模型及图结构学习方法，实现空间异质性调控网络的建模与推断，并进一步研究细胞内调控网络与细胞间相互作用的关联机制。

三、招聘岗位及申请条件
招聘岗位：博士后研究人员
招聘人数：2名
1. 基本条件
1. 已获得或即将获得博士学位，原则上年龄在35周岁以下，获得博士学位不超过3年，符合香港中文大学（深圳）博士后进站要求。
2. 具有计算机科学、人工智能、机器学习、统计学、应用数学、计算生物学、生物信息学、计算基因组学或其他相关领域的博士学位。
3. 具有扎实的数学、统计学或机器学习理论基础，以及良好的科研编程和算法开发能力。
4. 能够独立开展科研工作，包括研究问题定义、数学建模、算法设计、模型实现、实验验证及论文撰写。
5. 具有良好的英文阅读、写作和学术交流能力，具备严谨的科研态度及团队合作精神。
6. 能够全职在香港中文大学（深圳）开展博士后研究，聘期一般为2年。
特别欢迎计算机科学、人工智能、统计学及应用数学背景的博士毕业生申请，不要求申请者具有完整的生物学研究背景。

2. 优先考虑条件
具备以下一项或多项研究背景者优先：
人工智能与机器学习方向
• 具有Transformer、Diffusion Models、Flow Matching、Foundation Models等相关算法开发经验。
• 熟悉深度学习、生成式建模、多模态学习、表示学习或可解释人工智能。
• 在NeurIPS、ICML、ICLR等国际学术会议发表过研究成果。
统计学与概率建模方向
• 具有Bayesian inference、Gaussian processes、variational inference等相关研究经验。
• 熟悉空间统计、贝叶斯层次模型、高维统计或统计机器学习。
• 具有原创统计模型设计、概率推断算法开发或相关理论研究经验。
计算基因组学方向
• 具有DNA sequence modeling、regulatory genomics、single-cell multiomics或spatial transcriptomics等相关算法开发经验。
• 具有独立开发科研软件、开源算法工具或计算生物学方法的经验。
申请人应熟练掌握Python，并熟悉PyTorch、JAX、TensorFlow等至少一种主流深度学习框架，或具有相应的统计计算与概率建模开发经验。
课题组尤其重视申请人的原创算法研究潜力、独立思考能力和解决复杂计算问题的能力，而非单纯的论文数量。

四、薪酬待遇与科研支持
1. 具有竞争力的综合薪酬
香港中文大学（深圳）为博士后提供具有竞争力的薪酬福利，优秀者待遇可面议。
根据学校及广东省、深圳市现行博士后人才资助政策：
（1）普通博士后
税前综合年薪不低于32万元，两年综合待遇不低于64万元。
其中包括：
• 广东省及深圳市博士后在站生活补助：税前21万元/年；
• 香港中文大学（深圳）博士后专项补贴：5万元/年；
• 课题组提供薪酬：不低于6万元/年。

（2）符合广东省海外博士后人才支持项目条件者
可申请广东省海外博士后人才支持项目，在站补贴税前60万元/2年。获得该项目资助后，税前综合年薪不低于41万元，两年综合待遇不低于82万元。该项目资助与普通省市博士后在站生活补助不重复享受。

（3）优秀人才薪酬支持
对于具有突出研究成果、优秀原创算法开发能力或相关领域重要科研经历的申请者，课题组可根据个人资历和科研能力提供更具竞争力的薪酬待遇，具体面议。
上述待遇以申请人符合相应资助条件并通过审核为前提，具体资助标准及发放办法以学校和主管部门最新政策为准。

2. 博士后出站人才资助
符合条件的博士后出站后，可按照相关政策申请：
• 深圳市博士后出站留（来）深生活补助：36万元，按规定分期发放。
• 广东省海外博士后人才支持项目出站补贴：税前40万元/3年，适用于符合条件并留粤工作的博士后。
• 广东省、深圳市及相关区域的其他人才引进、科研和创新创业资助。
相关资助的申请资格、发放标准及能否同时享受，以主管部门最新政策为准。

3. 科研与学术发展支持
课题组为博士后提供良好的科研环境和学术发展支持：
1. 计算资源：依托学校、医学院及瓦谢尔计算生物研究院的科研平台，为大规模深度学习模型训练、统计计算及组学数据建模提供计算资源支持。
2. 独立科研：鼓励博士后自主提出具有创新性的研究问题，主导算法开发、计算实验、开源软件建设及高水平论文发表。
3. 科研基金：支持博士后以项目负责人身份申请中国博士后科学基金、国家自然科学基金及广东省、深圳市相关科研项目。
4. 国际学术交流：支持参加相关领域国际学术会议，并与国内外研究团队开展交流合作。
5. 职业发展：支持优秀博士后申请国内外高校、科研机构的独立研究职位及青年科研人才项目。

4. 其他福利待遇
• 按学校相关规定缴纳五险一金。
• 享受学校规定的教职工福利及校园公共设施。
• 可使用学校图书馆、体育场馆等科研及生活配套资源。
• 符合条件者可按相关政策申请深圳市户籍及人才服务。
• 根据学校相关规定及实际房源情况，可申请或咨询校内住房及其他住房支持。

五、岗位职责
1. 围绕课题组主要研究方向，相对独立地开展原创性人工智能算法或统计计算方法研究。
2. 负责科研项目中的数学建模、算法设计、模型实现、计算实验及结果分析。
3. 开发具有良好可复现性和可扩展性的科研软件，并撰写高水平研究论文。
4. 积极申请博士后科学基金、国家自然科学基金及其他科研资助。
5. 参与国内外科研合作与学术交流，协助指导课题组研究生。

六、申请方式
有意申请者请准备以下材料：
1. 个人学术简历（CV）：包括教育背景、研究经历、代表性论文、科研项目及技术能力。
2. 代表性研究成果： 1–3篇代表性论文、预印本、开源代码或其他能够体现算法研究能力的科研成果。
3. 研究兴趣陈述：简要介绍过去的研究工作，以及希望在CoLab开展的研究方向。
4. 推荐人信息： 1–2位推荐人的姓名、单位及联系方式。

请将上述申请材料以PDF格式发送至：
招聘邮箱：lizhijian@cuhk.edu.cn
邮件标题请注明：
姓名－当前单位－博士后申请
例如：
张三－XX大学－博士后申请

课题组将对申请材料进行审核，并与符合条件的候选人联系安排面试。
本招聘长期有效，招满为止。

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