同济大学医学院陈放课题组与同济大学三明研究院现联合开展医学大模型（LLM）与医学大数据方向博士后招聘工作。本次招聘采用双平台培养体系，入选者入站同济大学医学院（上海市），工作地点为同济三明研究院（福建省三明市）。本次招聘重点面向医学大模型（LLM）与医学大数据方向，致力于构建融合人工智能与生命科学的新一代医学研究范式。

一、课题组与平台介绍

（一）陈放课题组长期从事复杂疾病基因组学、统计遗传学与医学人工智能研究，依托同济大学医学院与附属东方医院国家级平台，在多组学数据整合、算法开发与AI驱动靶点发现方面具有系统积累。当前课题组正进一步拓展医学人工智能边界，围绕大语言模型在医学知识建模、科研加速与临床智能中的应用，构建跨越基础研究与真实世界医疗场景的创新体系。课题组设备⻬全，经费充足，课题组现有科研副教授一名，专职科研行政秘书一名，能够为科研人员提供优质科研环境与良好的职业发展支撑。在站博士后已先后获得国资计划，博士后面上基金和上海市超级博士后资助。

（二）同济三明研究院由同济大学与三明市人民政府共建，是面向未来医学发展的高水平创新平台也是同济大学面向未来医学布局的重要创新平台，正在建设医学数据中心与高性能算力平台，形成集医学数据、临床场景与AI研发于一体的前沿试验场。研究院依托区域医疗数据资源与同济医学体系，致力于推动AI从算法研究走向真实医疗应用，打造具有国际竞争力的医学人工智能创新生态。

二、研究方向

本次博士后招聘聚焦医学大模型（LLM）方向，研究内容包括但不限于：

1.医学领域大语言模型的构建与微调；

2.医学知识增强模型与RAG系统开发；

3.多模态医学模型设计；

4.面向科研与临床场景的智能体系统落地。

课题组鼓励候选人结合自身背景，在LLMforScience、LLMforHealthcare、AI4Biomedicine等方向开展原创探索，同时支持具有独立潜力研究方向的发展。

三、应聘要求

1.拥有人工智能、计算机科学、生物信息学、计算医学等相关专业背景，获博士学位；

2.具备深度学习、自然语言处理或大模型研发经验者优先；

3.接受过良好的科研训练，具备优秀的英文写作能力；

4.具备良好的团队协作能力与科研创新精神。

四、岗位待遇

本岗位采用同济大学医学院入站培养+三明研究院科研开展的联合模式，提供具有竞争力的薪酬体系与清晰的学术发展路径。团队将全力支持博士后申报国家及地方人才计划，并提供从顶刊发表到独立发展的系统化支持。具体待遇如下：

1.双平台聘任与绩效：入选者入站同济大学临床医学博士后流动站，同时聘请为同济三明研究院助理研究员/研究员，享受研究院考核绩效奖励；同时自动入选同济大学附属东方医院双聘体系，额外获得东方医院考核绩效和科研考核奖励。

2.薪酬待遇：在双平台培养体系下为入选者提供有竞争力的薪资（税前），综合年薪不低于60万元，实行固定薪酬+激励薪酬，详情面议。

3.科研奖励：论文、基金项目等科研奖励按东方医院标准另行发放，课题组/研究院额外提供1-3万元匹配奖励（出站后政策仍然延续）

4.人才项目激励：获上海市超级博士后、国家博新计划者综合年薪再提高。资助期内另享附属东方医院奖励和课题组奖励。

5.福利保障：享受同济大学职工福利待遇及职工同等的医疗保障待遇。

6.学术与职业发展：课题组全力协助申报博士后相关项目，根据入选者研究兴趣共同协商规划职业发展规划。聘期结束后根据科研成果进行评定，优秀博士后可优先留任，聘为同济大学及相关附属医院副研究员及以上职位或进入独立PI发展通道。

五、报名方式

1.应聘材料：个人简历、不超过2页的申请信（coverletter，含研究兴趣、拟入职时间等）、2-3位推荐人信息及联系方式；

2.投递邮箱：chen_fang@tongji.edu.cn（烦请抄送：sun_1wen@tongji.edu.cn）；

3.邮件标题：博士后申请-LLM方向-姓名-博士后招聘网；

六、其他说明

1.本次博士后招聘长期有效，择优录取，所有应聘材料将予以严格保密，课题组将会尽快对符合要求申请者安排面试。

2.若对同济三明研究院LLM方向研究感兴趣，但暂未满足博士后应聘要求，研究院另设助理工程师、工程师、助理研究员、研究员等职位，可将个人PDF格式简历发送至邮箱：sun_1wen@tongji.edu.cn，邮件及简历标题注明：同济三明研究院-LLM-姓名。

3.课题组每年均有一定数量博士生、硕士生名额，欢迎对课题组研究方向感兴趣的同学按上述邮箱联系交流。

七、课题组PI简介

陈放博士，同济大学医学院研究员、博士生导师，同济三明研究院院长，同济大学附属东方医院特聘教授/研究员，心脏病全国重点实验室PI。

教育与研究经历：毕业于上海复旦大学遗传所遗传工程国家重点实验室，博士期间从事医学分子遗传学相关研究。博士后期间在宾州州立大学医学院从事复杂性状/疾病基因组学，统计遗传学和人工智能与精准医学前沿领域研究，运用大数据方法深度解析了烟酒成瘾的遗传图谱和遗传多样性；针对复杂性状/疾病中关键基因的鉴定和功能分析，开发了众多面向实际需求的新算法和开源工具。归国前就职于美国硅谷，担任大数据工程师，也曾任知名生物科技上市公司担任高级生物信息学科学家，从事大语言模型（LLM）在基因组数据当中的应用研究。

人才项目与荣誉：获国家高层次⻘年人才计划、上海市海外高层次人才引进项目、美国人类遗传学会研究奖(Charles J.Epstein Trainee Research Award-semifinalist)等。

学术任职：I Meta期刊青年编委，Current Molecular Pharmacology期刊编委，中国遗传学会大人群健康与常见病遗传分会委员，中国医药生物技术协会基因与细胞治疗分会委员。

相关成果：在Nature Genetics，Nature，Nature CommunicaIons，Genome Research和Molecular Psychiatry等国际期刊10余篇；单篇论文引用率>1200次。并多次在行业内顶级学术会议：美国人类遗传学年会(ASHG)发表大会主题演讲；开发了可应用于超过3百万人大样本的遗传分析新方法和工具；将机器学习方法运用于疾病靶点鉴定和药物开发；归国后，已经先后参与/主持国家自然科学基金、上海省市级课题和国家重点研发计划等多项课题，在AI驱动的靶点挖掘、药物设计等领域取得重要创新。

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