哈佛医学院（Harvard Medical School，简称:HMS）是世界上最顶尖的医学院，它因高超的医学技术与每年录取的学生最少而闻名世界。与商学院，法学院共同占有世界高等学术殿堂的一席地位。学院每年录取的国际学生极少极少，这样保证了学生的质量。

想要出国访问学习的小伙伴看过来啦，美国哈佛医学院计算机科学、计算生物学、生态学、数学、物理学、统计学或相关研究方向正在招收访问学者、博士后！51访学网小编每周定时更新最新的访学招聘信息，感谢关注51访学。

职位描述

提供博士后、访问学者职位（具有灵活的开始日期），以开发新的深度学习方法，以进一步了解微生物组——生活在我们身上和体内的数万亿微生物。这个迷人、复杂和动态的生态系统对人类健康至关重要，一旦被破坏，可能会导致多种疾病，包括感染、关节炎、过敏、癌症、心脏和肠道疾病。在过去十年中，测序和其他高通量方法以前所未有的规模提供了有关微生物组的数据。

我们正在寻找具有强大数学背景（计算机科学、计算生物学、统计学、数学、生态学、物理学等）的才华横溢且积极进取的博士后，他们希望开发和应用新的深度学习方法，以进一步了解微生物组.应用包括预测肠道中的微生物种群动态以合理设计治疗、预测微生物组对人类疾病发作或进展的影响、预测与宿主免疫系统的相互作用、阐明宿主-微生物代谢相互作用以及发现未表征的功能微生物代谢物和蛋白质。从机器学习的角度来看，感兴趣的领域包括：

• 基于松弛和变分推理的完全可微分的可解释概率模型
• 深贝叶斯、动态系统和其他结构化模型
• 神经主题模型
• 使用序列信息的深度学习模型

该职位可能非常适合具有强大机器学习背景的人想要获得特定领域研究经验的人，或者想要获得更多机器学习经验的具有强大数学背景的人。

申请人应该对以下方面有浓厚的兴趣：

• 将新的深度学习技术应用于生物医学问题。
• 增进对微生物组及其在人类健康和疾病中的作用的认识。
• 让您的工作对医疗保健结果产生影响。
• 在跨学科团队中工作，并与计算、湿实验室和临床科学家合作。
• 候选人有望通过在顶级会议上展示工作以及在高影响力期刊上发表新方法的应用，与更广泛的机器学习和计算生物学社区互动。虽然需要一些模拟生物或其他复杂系统的经验，但不需要微生物组特定知识。

资格：

• 计算机科学、计算生物学、生态学、数学、物理学、统计学或其他定量学科的博士。
• 出色的出版记录。
• 强大的数学背景以及开发新模型和方法的记录。
• 扎实的Python 编程技能，需要PyTorch 经验。
• 需要对生物或其他复杂系统进行建模的经验；微生物组经验是可取的，但不是必需的。
• 卓越的沟通技巧和在多学科团队中工作的能力。

通过电子邮件发送一份 PDF 文件，包括求职信、简历、非官方成绩单、简短的研究声明和至少三份对 Georg Gerber 博士的引用列表 (ggerber@bwh.harvard.edu)。在您的简历中，注明您是美国公民/永久居民还是签证持有人（并列出签证类型）。

关于实验室：格柏实验室 (http://gerber.bwh.harvard.edu) 开发了新的统计机器学习模型和高通量实验系统，以了解微生物群在人类疾病中的作用，并将这些发现用于开发新的诊断测试和治疗。Gerber 实验室的一个特别关注点是了解宿主微生物生态系统的动态行为。我们在这一领域的工作包括用于发现微生物组数据中的时间模式的贝叶斯统计机器学习方法，从微生物组时间序列数据中推断动态系统模型，或从具有人类可解释规则的微生物组时间序列数据中预测宿主状态。我们已将这些方法应用于许多临床相关问题，包括了解抗生素的动态效应，微生物组的感染和饮食变化，以及为艰难梭菌感染和食物过敏设计细菌疗法。我们还将我们的方法应用于合成生物学问题，以设计用于诊断和治疗目的的细菌联合体。

环境：格柏实验室位于哈佛医学院 (HMS) 布莱根妇女医院 (BWH) 的格柏博士领导的计算病理学部门 (http://comp-path.bwh.harvard.edu) ，以及 Gerber 博士共同指导的马萨诸塞州宿主微生物组中心 (http://metagenomics.partners.org)。BWH 是 HMS 附属教学医院，毗邻 HMS 主院，是 NIH 研究经费的第二大非大学接受者。BWH 计算病理学部的广泛任务是开发和应用先进的计算方法，以促进对人类疾病的理解、诊断和治疗。该部门位于 BWH 病理学系内，拥有 40 多名已建立的研究人员、50 多名博士后研究员和 100 多名研究支持人员。

我们是一个机会均等的雇主，所有合格的申请人都将获得就业考虑，不考虑种族、肤色、宗教、性别、国籍、残疾状况、受保护的退伍军人身份、性别认同、性取向、怀孕和怀孕相关条件或任何其他受法律保护的特征。