一、合作导师团队介绍
本招聘团队由清华大学深圳研究生院、香港大学以及昆士兰大学经济学院、商学院与计算机学院的教授组成，团队在统计学、计算机科学、金融科技与数据科学等领域具有坚实的研究基础和丰富的学术成果。团队成员长期致力于机器学习、数据安全、自然语言处理、图神经网络、统计建模以及金融科技应用等交叉学科研究，合作网络覆盖清华大学、香港大学和昆士兰大学多个学院，具备良好的国际合作基础。团队成员在MS, ECMA, AER, JoE, JFE, JLE, JFQA, JIE, JRSS B, JMLR, CVPR, KDD, TKDE, TOIS, ICDE, SIGIR, ACL, AAAI, ICML, TPAMI 等国际顶级学术期刊和会议发表多篇高水平论文，并多次获得相关学术奖项。
二、招聘岗位及研究方向
拟联合招聘博士后，重点面向数学、统计学、计算机科学与相关交叉学科背景的优秀学者。应聘者需具备扎实的数学、统计和编程能力，具有在国际顶级期刊或顶级会议发表学术论文的经历。
主要研究方向包括但不限于：
o 金融科技与智能决策系统：研究机器学习、大数据分析、区块链等技术在金融智能交易、风险预测、信用评估等领域的应用。
o 金融数据安全与隐私计算：聚焦金融和敏感数据在跨机构、跨境环境下的数据安全存储、隐私保护和联邦学习等前沿方法。
o 数据科学与人工智能方法论：关注更为广泛的数据科学、统计机器学习、深度学习算法优化、可解释性AI等理论方法研究及其在金融、医疗、生物基因组等领域的应用。
o 系统性风险与金融网络分析：运用图神经网络、多层网络建模等方法研究金融体系内的风险传染机制和网络结构演化。
o 自然语言处理与文本数据挖掘：开发和应用NLP方法，挖掘金融文本、舆情数据、政策文件等非结构化数据中的关键信息，服务于风险预警与决策支持。
o 其他交叉学科前沿问题：包括但不限于数据安全、多方计算、算法公平性、AI伦理与治理、医疗健康数据挖掘等方向。
三、硬性应聘条件
o 刚获得或即将获得管理科学类、统计学、计算机科学等相关专业的博士学位。
o 以第一作者或通讯作者在国际统计学、计算机或管理科学类顶级期刊或会议（B刊或B会）发表过上述研究方向的学术论文者。发表过A刊和A会申请者优先。
o 具备良好的团队合作精神和沟通能力，能够独立开展研究工作并协助指导他人。
四、工作待遇
o 提供具有竞争力的薪酬待遇，具体面议。
o 提供具有竞争力的论文发表和专利申请奖金，最高可达到50%年薪。
o 提供具有竞争力的国内国际差旅资助。
o 提供良好的科研条件和研究环境，支持博士后申请各类科研项目和国际学术交流活动。
o 博士后在站期间，可享受多所合作高校的科研资源和福利待遇，以及扩展合作导师等。
o 根据博士后的工作表现和科研成果，提供进一步的职业发展机会，如推荐到合作高校任职。
五、申请方式
请将以下申请材料发送至lixeon.lij@gmail.com并cc到wangzigan@sz.tsinghua.edu.cn，邮件主题注明“博士后申请+姓名+研究方向”：
o 个人简历（包括姓名、教育背景、工作经历、研究经历、发表论文等）。
o 研究计划书（简要阐述拟开展的研究方向和研究内容，不超过3页）。
o 两位推荐人的联系方式（包括姓名、单位、职务、邮箱地址等）。
o 其他证明材料（已发表的学术论文和专利）。
六、工作地点:清华大学深圳国际研究生院、清华大学经济管理深圳研究院、香港大学经管学院深圳校区、昆士兰大学圣卢西亚校区
欢迎有志于从事相关领域研究的优秀博士毕业生加入我们的团队，共同探索前沿问题，推动学术研究和实践应用的发展。
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