博士后

研究领域
大数据分析与应用技术研究
大数据产业应用需求中的基础理论和共性关键技术研究。基础研究包括：面向大数据新的抽样方法和计算框架、机器学习方法和算法、统计学习方法、相似性计算、近似计算等。共性关键技术创新包括：分布式并行算法、高效ETL处理、高效索引与查询、新型数据挖掘算法、可视分析与展现、数据安全与隐私保护等。
健康大数据研究
医疗健康数据治理技术、数据安全与隐私保护技术；医学知识图谱与语义模型构建技术；医疗健康物联网与可穿戴技术；医疗健康场景下可信学习技术、可解释机器学习、高鲁棒学习技术；多医学健康中心的联邦学习与多方分布式计算技术；疾病微生物多组学分析技术；医学人工智能系统应用的伦理规范标准。
工业大数据研究
时序信号处理，多模态数据融合，基于深度学习的大数据、视觉、控制等人工智能算法，开展工业大数据、工业物联网、智能传感器、工业智能机器人等多领域的交叉研究。
交叉学科大数据研究
大数据科学与生物学、物理学、化学、神经科学、医学等跨学科研究和协同创新。利用数据挖掘、深度学习、机器学习等方法和算法，结合大规模并行处理、分布式数据库和云计算等技术，解决包括生物组学大数据分析、人工智能辅助药物设计、类脑计算等前沿交叉学科问题及其应用。
视觉大数据研究
专注于图像与视频等数据的智能分析基础与应用研究，通过深度学习理论、视觉知识表示与学习、融合小波等经典信号处理理论的神经网络架构与模块设计、弱监督物体检测与分割，人脸识别、表情、年龄等属性识别、抑郁与性格等情感分析，基于生成对抗网络、扩散模型的人脸合成，人脸、文本、声音等多种模态的互相生成与统一表征，以及各种医学影像智能分析。

年龄在35周岁以下，获得博士学位不超过3年，申请人不能申请其博士毕业单位同一个一级学科的流动站从事博士后研究工作。
具有较强的科研创新能力和团队协作精神。
具有良好的学术道德和严谨科学态度，身体健康，能胜任岗位的工作要求。
具有较强的英语阅读和写作能力，目前已取得显著科研成果的申请者将予以优先考虑。
具有计算机科学、信息科学、数学或者数据科学等专业学科背景，具有大数据理论研究及工业实践经验者优先。

发送应聘材料至邮箱bdsc@szu.edu.cn。邮件标题请标注“海外优青/专业教师/副研究员/博士后应聘+研究方向+姓名+高校人才网”，应聘材料应包括简历、学历学位等证明文件扫描件以及其它能够体现学术水平的材料。
联系人：王老师
电话：0755-26946884