北京大学公共卫生学院侯艳课题组主要从事基于高维组学的肿瘤标志物及筛选方法及预测模型研究、临床试验设计及评价方法等方面的研究。本课题组于2021年底参与国家重点研发计划，主要围绕药品监管审评和临床研究过程中大数据体系架构下的多源异构数据收集、清洗、标准化和检索等关键问题，构建医学临床数据标准化转换工具，整合现有临床研究数据资源，集成数据转换、数据质控、数据查询、数据可视化等模块。现因工作和研究发展需要公开招聘研究助理2名，包括临床研究方向和算法研究方向研究助理各1名，主要从事临床试验设计方法、临床试验项目研究；以及深度学习，机器学习，临床试验方法学研究等工作。

 

团队介绍

 

本课题组隶属于北京大学公共卫生学院生物统计系，课题负责人侯艳系北京大学公共卫生学院副研究员，博士生导师、博士后导师。另有团队成员14人，包括博士后1名，博士生（包括联合培养博士研究生）5名，硕士生8名。

 

侯艳博士，现为中华预防医学会生物统计分会常委、青年副主任委员；中华预防医学会健康保险专业委员会常委、国际生物统计学会-中国分会青年常委及副秘书长；北京大学国家药品器械监管科学研究院独立PI、中国中药协会药物临床评价研究专业委员会常委及副秘书长、世界中联中医药大数据产业分会副秘书长；大数据分析与应用技术国家工程实验室大数据预处理与统计中心主任助理等多个社会兼职。曾在英国Wellcome Trust Sanger研究所和美国华盛顿大学生物统计系工作和学习。目前，副主编人民卫生出版社全国高等学校临床医学专业英文版规划教材《医学统计学》；参编多部规划教材，作为第一译者出版《诊断医学中的统计学方法》。国家发明专利3项；主持科技部国家重点研发计划1项，国家自然科学基金课题4项，其他省级及横向课题25项，参加课题30余项；主持及参与临床研究的设计、数据管理及统计分析200余项、参与项目发表在JAMA等知名杂志；拥有自主知识产权的临床科研一体化平台，为临床科研专家及企业服务300余项。发表统计学专业及医学相关研究领域学术论文100余篇。

 

应聘条件

 

一、临床研究方向

 

1、具有生物统计、数学、计算机、医学等相关专业方向的硕士及以上学位，具有一定的统计学基础，数学相关专业优先考虑；

 

2、愿意投入科学研究工作，具有良好的科研素养、敬业勤奋的科研态度、创新开拓的科研精神；

 

3、熟悉国际临床试验法律法规、技术指导原则、有临床试验项目经验者优先；

 

4、能长期稳定工作，有较高的英语听说读写能力。

 

二、算法研究方向

 

1、在深度学习、统计机器学习、计算机视觉、优化方法等任一方面有1年以上的研究经历，硕上及以上学历；

 

2、扎实的数学和图像基础，熟悉常见的图像、几何、统计和机器学习技术；

 

3、精通深度学习算法，熟练掌握算法开发流程；

 

4、熟练python编程，熟悉R、matlab、SAS等；

 

5、愿意投入科学研究工作，具有良好的科研素养、敬业勤奋的科研态度、创新开拓的科研精神；

 

6、能长期稳定工作，有较高的英语听说读写能力。

 

岗位职责

 

一、临床研究方向

 

1、参与政府部门纵向和企业支持的横向特定临床试验研究项目；

 

2、参与国内外监管科学研究的实地调研和访谈；

 

3、参与研究院组织的监管科学国际研讨会和与美国欧盟等院校监管科学学科的学术交流活动；

 

4、课题组负责人交办的其他任务。

 

二、算法研究方向

 

1、负责深度学习、机器学习的技术难点攻关与前瞻研究；

 

2、负责深度学习相关的技术以及系统的研发；

 

3、能够熟练阅读临床研究领域论文，并且拥有较强算法实现能力；

 

4、团队负责人交办的其他任务。

 

岗位待遇

 

1、根据北京大学医学部相关规定执行，签定劳务派遣合同，薪资面议，交五险一金。

 

2、一流的科研平台、浓厚的学术氛围、融洽的团队合作，能够系统学习相关知识与技能，有参加国内外重大学术会议与交流的机会。

 

应聘材料

 

1、提供详细的个人简历：包括照片、完整的学习和工作经历等。

 

2、提供1000字以内的个人陈述：重点说明应聘者为何及如何适合该岗位。

 

招聘程序

 

应聘者按上述要求将应聘材料电子版发送至：houyan@bjmu.edu.cn，邮件主题需注明“临床研究助理+本人姓名+高层次人才网”。本次招聘长期有效，招满即止。

 

本课题组将综合考察应聘者材料，择优组织面试，面试时需交验相关证书及身份证原件，未通过者恕不另行通知。

 

信息来源于网络，如有变更请以原发布者为准。

 

来源链接：

 

https://sph.pku.edu.cn/info/1015/6753.htm