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香港理工大学智能计算实验室招聘研究助理和博士后

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【学校简介】

香港理工大学 (The Hong Kong Polytechnic University) 是一所位于中国香港的公立综合性研究型大学, 坐落于香港九龙红磡湾。香港理工大学是香港地区的顶尖高校之一, 并长期入选“QS世界百强大学”及“泰晤士高等教育世界百强大学”。在2022-23年度,香港理工大学位居英国QS世界大学排名第65位,美国U.S.News世界大学排名第124位,英国泰晤士高等教育(THE)世界大学排名第91位。香港理工大学计算学系(COMP)名师荟萃,在最新的世界大学计算机科学专业排名中名列前茅:其中USNEWS排名26(前5.2%),软科排名42(前8.4%),THE排名64(前7.2%)。

【团队负责人】

Prof. Kay Chen TAN (陈家进教授)

现任香港理工大学计算系计算智能讲席教授及副系主任(科研及发展)。他同时担任美国IEEE计算智能学会副会长, 他曾在2015-2020 年担任 IEEE Transactions on Evolutionary Computation(影响因子:16.5)主编,2010-2013年担任 IEEE Computational Intelligence Magazine(影响因子: 9.8)主编。他目前还担任了Springer Book Series on Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications的联合主编。陈教授目前已经发表了8本专著以及300多篇经同行评审的期刊论文,谷歌学术引用量19,731。他是IEEE Fellow、IEEE Distinguished Lecturer Program speaker和英国诺丁汉大学名誉教授。

个人主页:

https://www.polyu.edu.hk/comp/people/academic-staff/prof-tan-kay-chen/

黄志安博士

现任香港城市大学(东莞)青年研究员,负责团队AI for Healthcare方向。他曾于2021年在香港城市大学计算机科学系获得博士学位。他的主要研究方向包括计算辅助诊断、深度学习与医疗图像分析、生物大数据分析与数据挖掘,主持国家自然科学基金青年项目1项,参与建设广东省粤港澳联合实验室项目。近年来,相关研究工作多次发表在人工智能和生物信息领域国际顶级期刊及会议上发表学术论文28篇,包括IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Biomedical Engineering、IEEE Transactions on Evolutionary Computation、Briefings in Bioinformatics、PLoS Computational Biology等,并担任多个知名期刊和会议的审稿人。

个人主页:

https://scholar.google.com/citations?user=_1nrBFAAAAAJ&hl=zh-CN&oi=ao

【团队主要研究方向】

1.计算辅助诊断:图神经网络、迁移学习、半监督学习、多模态融合、联邦学习、可解释性机器学习等

2.医疗图像分析:包括但不限于MRI、EEG、CT、fNIRS等数据分析应用

3.生物大数据分析与数据挖掘:涉及基因组学、免疫组学、转录组学、微生物组学等多组学数据整合分析和挖掘开发,以及影像基因组学的方法和临床应用研究

【招聘简介】

研究团队长期招聘研究助理(多名)以及博士后,同时欢迎申请博士以及联合培养博士,欢迎联系了解更多招聘信息

【招聘要求】

1. 具备本科及以上学历,即将毕业且有读博意愿的优秀本科生也可考虑

2. 在相关专业(计算机、自动化、电子、生物等相关方向)取得优秀学业成绩,工作认真负责,具备研究领域内一定相关经验或发表过代表性论文者将优先考虑

3. 有责任感,诚实守信,善于合作和沟通,耐心细致,办事效率高,能按时完成工作任务

4. 具有较强英语阅读、写作和沟通能力;

5. 具有扎实的编程能力,熟练使用相关编程语言。

【工作职责(全职)】

1.参与相关课题研究,完成相关调研及研发工作

2.对实验室进行日常管理

【联系方式】

岗位招满为止,应聘者可将个人简历发送至h[email protected],邮件标题格式:岗位名称+本人姓名+学位+毕业学校+所学专业。

欢迎加入2023年AI算法岗求职群!

本星球不仅面向2024届、2025届找工作和找实习的学生(研一/研二/大三/大四等),还面向刚入学或已工作的人群。目前已有超过4700+位同学加入星球旨在分享AI算法岗的秋招准备攻略(含刷题)、面试经验和校招/社招/实习的内推机会(含提前批)、学习路线、知识题库和Offer如何选择等


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