罕见病医学中心2026年科研博士后招收简章

发布日期:2026-01-27 浏览次数:1

北京协和医院 北京
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北京协和医院是一所位于北京市东城区,集医疗、科研、教学为一体的大型综合医院。它隶属于中国协和医科大学(2006年改为北京协和医学院/清华大学医学部),是其的临床医学院,同时也是中国医学科学院的临床医学研究所,中华人民共和国卫生部指定的诊治疑难重症的技术指导中心之一。北京协和医院在中国乃至世界享有盛名。医院成立于1921年。现任院长赵玉沛。北京协和医院是中国最早承担外宾医疗任务的单位,医院专门设立外宾和高干门诊部,开设专门的高干、外宾、特需病区。2006年7月28日被中国奥委会定为“国家队运动员医疗服务指定医院”。

t 为深入探索罕见病的基础致病机制,并推动人工智能在辅助诊断与机制挖掘中的应用,罕见病医学中心拟组建一支涵盖“临床分析-基础研究-计算建模”全链条能力的科研支撑团队。研究方向将聚焦于罕见病致病机制解析与智能医学,致力于组建多学科交叉协作团队,构建从临床问题发现、到致病机制阐明、再到诊断模型构建的完整转化研究闭环。现公开招聘博士后研究人员4-6名。

t 我们期待您的加入,共同推动罕见病研究的创新与突破。


t一、招收岗位及专业要求

t

岗位一:罕见病分子与细胞机制研究员(1-2名)


(一)核心方向:利用基因组学、蛋白质组学、细胞生物学等技术,研究罕见病的遗传变异、分子通路及细胞表型。


(二)优选学科背景(按优先级排序):


1.临床医学(顶尖优先):拥有内科、神经内科、儿科、遗传咨询等相关临床经验或MD背景,能精准提炼临床科学问题。

2.基础医学:遗传学、分子生物学、细胞生物学、生物化学等。

3.生物学:生命科学相关专业,具备扎实的分子实验技能。


岗位二:罕见病AI建模与计算生物学研究员(1-2名)


(一)核心方向:开发和应用AI/机器学习模型,整合多组学数据、临床影像与文本数据,挖掘致病基因、预测变异致病性、发现疾病亚型或生物标志物。


(二)优选学科背景(按优先级排序):


1.生物信息学/计算生物学:具有基因组数据分析、算法开发经验。

2.计算机科学/人工智能:具有深度学习、自然语言处理(NLP)、医学影像分析背景,并对生命科学有强烈兴趣。

3.临床医学(交叉背景):拥有临床经验并自学或辅修过编程、数据分析者极具优势。


岗位三:罕见病数据科学与临床信息研究员(1名)


(一)核心方向:构建和管理标准化罕见病临床-科研队列数据库,进行表型深度标注、数据治理,并开展基于真实世界数据的临床研究。


(二)优选学科背景(按优先级排序):


t 1.临床医学/流行病学:熟悉临床数据结构和临床研究设计。

t 2.医学信息学/公共卫生:精通数据库构建、数据挖掘与统计分析。

t 3.生物统计学:具备处理复杂生物医学数据的能力。


岗位四:转化医学与疾病模型研究员(1名)


(一)核心方向:利用患者来源的细胞(如iPSC)、类器官或动物模型,验证致病机制和AI预测结果,进行药物筛选或干预策略探索。


(二)优选学科背景(按优先级排序):


1.基础医学/生物学:药理学、生理学、发育生物学等,具备疾病模型构建经验。

2.临床医学:对转化研究有浓厚兴趣,能指导模型构建的临床相关性。

3.生物工程/材料科学:具备类器官、微流体芯片等先进模型技术背景者尤佳。


二、申报条件


(一)具有中华人民共和国国籍,遵守中华人民共和国宪法和法律,无违规违纪等不良记录;


(二)具有独立开展研究工作的能力、强烈的事业心和责任心、开阔的学术视野、团队合作精神和中英文沟通写作能力;


(三)对罕见病研究有强烈的科研热情和责任心。品学兼优,身心健康,学术作风端正、严谨;


(四)原则上年龄不超过35岁;在国内外高水平高校或高水平研究机构毕业取得博士研究生学历学位,且不超过3年,具有“X+医学”或“医学+X”复合背景的研究者优先;


(五)在入站之前三年内,以独立一作或共同一作排名第一身份在中科院分区、发表二区及以上SCI论著文章≥1篇;具有强烈的科研兴趣,具有较强的科研和创新能力。


三、岗位待遇


科研博士后在站期间,参照北京协和医院正式职工待遇,同时享受国家政策规定的博士后福利。


四、报名方式


(一)报名时间:即日起接受报名,2026年12月31日截止。


(二)报名方式:应聘者请发送以下材料至报名邮箱:raremed_center@pumch.cn,邮件标题请按“申请科研博士后+岗位+姓名+专业+毕业学校”格式填写;


t1.个人简历(含完整学习工作经历、研究内容、发表论文列表);


t2.研究计划陈述(阐述对罕见病研究的理解、既往工作与未来设想,约1000字);


t3.2-3封推荐信(含博士导师推荐信);


t4.代表性论文全文。


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