01招聘单位与团队简介
清华大学生物医学工程学院是我国最早设立该学科的单位之一，拥有国家重点学科和“双一流”建设学科资质。多年来，学院坚持“立德树人”的根本任务，已发展成为国内领先、国际知名的生物医学工程研究与人才培养基地。
本招聘面向苑克鑫教授课题组。课题组长期致力于揭示脑功能的结构基础，并开发国际领先的研究工具。其团队原创性地开发出VIVIT技术，开辟了组织透明化的第三条基本路径，国际上首次实现了“高透明”与“零形变”兼得，并克服了荧光淬灭及冻存/复融损伤等技术瓶颈。VIVIT技术赋能跨尺度荧光成像与跨尺度数据整合，为包括脑科学在内的广泛的生命科学领域提供全新的研究手段，结合其衍生的非特异性/特异性结构标记技术，为三维组织病理学及人工智能辅助的智能医学等前沿领域提供解决方案。VIVIT技术的相关成果已以Article长文形式被《Cell》期刊接收。
02招聘岗位
拟招聘博士后各1名：
荧光成像方向博士后（生命医学相关专业背景）
图像处理方向博士后（计算机、数字图像处理或数据科学背景）
03研究方向
围绕高分辨与超分辨荧光成像技术及其在生命医学中的应用，构建图像采集-分析-建模的一体化研究平台，推动VIVIT技术在疾病机制解析、组织结构重建和智能医学等领域的创新应用
04应聘条件
通用要求：
具备良好的学术道德和科研诚信，身心健康；
具有独立思考与解决问题的能力，责任心强，善于团队合作；
年龄不超过35周岁，获得博士学位不超过3年。
方向一：荧光成像方向博士后
专业背景：细胞生物学、神经科学、病理学等
核心能力要求：
具有利用先进荧光成像技术作为重要研究手段进行科学研究的经历；
理解荧光成像原理；
掌握抗体染色、荧光探针等荧光标记原理及策略；
掌握共聚焦、双光子、lightsheet显微镜等的成像原理及适用场景，熟练使用各类荧光成像设备；
具备扎实的生物学或医学知识；
具备≥2年荧光成像实践经验者优先。
方向二：图像处理与数据分析方向博士后
专业背景：数字图像处理、人工智能、生物信息学、数据科学、计算机科学等
核心能力要求：
熟悉Python或MATLAB，能够编写图像处理脚本，建立图像分析工作流；
能独立处理多通道、Z-stack、时间序列等荧光图像数据，实现分割、定量与追踪分析等任务；
具备基本的生物学知识，理解实验目的和需求，能与生物学家高效协作；
加分项：
有荧光图像或医学图像处理经验；
熟悉显微成像原理及组织透明化技术等流程；
有深度学习（如图像分割、目标识别）、高性能计算、图像压缩、大规模数据集管理经验；
有科研论文发表或相关项目经历者优先。
05岗位待遇
按清华大学博士后标准执行，具体面议；
可申请租住学校周转住房；提供子女入托入学便利；
支持申请“水木学者计划”、“国家博士后创新人才支持计划”、中国博士后科学基金（CLS）等项目资助。
06申请方式
请将以下材料发送至邮箱：（点击查看）邮件主题请注明：应聘方向+姓名+博士后申请
个人简历（含详细论文列表）
代表性成果简介，可选补充材料（如推荐信、研究计划）
信息来源于网络，如有变更请以原发布者为准。
微信客服赵老师 ：15201695861
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