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香港城市大学(Jun Fan 课题组)现招聘 博士后1名

2023/2/21 16:40:27  阅读:190 发布者:

香港城市大学 计算材料课题组 Jun Fan 课题组)现招聘 博士后1名,方向是计算材料/化学/物理/机器学习 相关方向。

(同时,课题组也在招2023年入学的博士生)

感兴趣的博士们请直接先发简历给合作导师 Dr. Jun Fan:     junfan@cityu.edu.hk  ; https://ourphysics.org),其他材料可后续补上。

具体要求和细节如下:

一、 招聘方向

材料计算相关,包括第一性原理,分子动力学,机器学习等方法在材料学当中的应用。

课题组现采用的研究方法包括 DFTMD、相场、机器学习等多种方法,研究方向有细胞膜-材料相互作用,纳米孔测序,海水淡化,催化,能源材料的计算,机器学习辅助材料开发等等。

要求

1. 近期或将要取得博士学位,博士期间有机器学习经验更佳;

2. 要求发表过计算材料类的文章,有机器学习更佳;

3. DFTMD + ML经验的更佳;

4. 良好的独立工作能力和团队协作能力;

5. 良好的英语写作和交流能力

三、地点、时间、薪资

地点:香港城市大学 材料系

时间:尽快入职

薪资:可与老师面议(香港食宿大约8k-10k每月)

(优秀博士可申请香港的相关博士后项目,如香港博士后基金、香江学者等,更多具体细节可与导师联系)。

以下是本课题组的信息,供感兴趣的博士们了解。

研究方向

l        MD:生物分子与纳米材料的相互作用;蛋白质与细胞膜的相互作用;二维材料纳米孔测序蛋白质/DNA/RNA;海水淡化;

l        DFT:二维材料在能源储存和催化领域的研究;

l        ML:机器学习在力场开发、材料设计中的应用。

详细信息可参考课题组主页:https://ourphysics.org

  导师简介

l        Dr. Jun FAN 在计算材料领域具有丰富的计算经验,目前已在Nature Communications, ACS Nano, Physical Review Letters, Small Journal of Materials Chemistry A 等国际知名期刊发表文章。

l      

           教育经历:

           Ph.D.:  Princeton University, USA

           Master: McMaster University, Canada

           BSc: Tsinghua University

转自:“学术前沿速评”微信公众号

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