理聘网-职位详情页，博士后（梁会营课题组 （多模态医学数据分析团队））

导师简介： 梁会营，复旦大学长聘教授，国家自然科学基金优秀青年基金获得者。长期致力于多模态健康医疗大数据分析与医学人工智能的交叉学科研究，聚焦多模态数据融合、生物医学知识图谱构建及AI驱动的精准医学方法学研究。主持国家重点研发计划、国家自然科学基金重点项目等国家级及省部级课题10余项，在Cell、Nature Medicine等期刊发表高水平论文近百篇。研究成果注重“算法-应用”闭环。目前，团队正依托复旦平台优势，重点攻关多模态大模型、多组学数据智能挖掘及临床辅助决策系统的研发与转化。 多模态数据分析与医学大模型研究（2名）： 1. 工作内容：多模态医学数据（影像模态、文本模态、信号模态等）融合和互译技术研究；医疗大语言模型及多智能体协同系统开发。 2. 具体要求：拥有计算机科学、人工智能、应用数学、生物信息学或相关专业博士学位；熟练掌握Python及深度学习框架；具备大模型预训练、微调或多模态数据融合项目经验者优先。 多组学数据智能挖掘（2名）： 1. 工作内容：依托大型专病队列与家系资源，开展基因组、表型组、蛋白组等多组学数据的深度整合挖掘，发现疾病新型生物标志物与药物靶点；构建高通量测序与多模态数据的自动化分析流程，负责生物医学数据库开发、数据质量控制及标准化体系建设；进行重大疾病（癌症、罕见病）的致病机制解析与药物重定位。 2. 具体要求：具有生物信息学、计算生物学、统计学、流行病与卫生统计或相关专业背景；熟练使用Linux环境及GATK、BWA等生物信息学工具，具备R/Python/Shell编程及统计建模能力；以第一作者发表过生物信息学或医学大数据领域高质量论文，有大型队列数据处理或单细胞测序分析经验者优先。 重要组织器官孪生仿真模型搭建（2名）： 1. 工作内容：参与负责心脏数字孪生场景设计，跟踪前沿技术，进行最新数字孪生相关算法研发、效果测试和评估，实现心脏电生理和血流动力学仿真与真实场景一致性验证。 2. 具体要求：计算机、软件工程或相关专业；熟悉数字孪生建模、仿真、数据分析及可视化技术；精通一种开发语言（如Java/Python/Golang/C++等），掌握并发程序开发能力；有 AI/ML 方法在数字孪生或多智能体系统中应用经验者优先；有相关顶会论文投稿或优秀开源项目经验优先。