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一

學(xué)院簡(jiǎn)介

東南大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院正式成立于2024年12月12日。院內(nèi)設(shè)有數(shù)理統(tǒng)計(jì)系、應(yīng)用統(tǒng)計(jì)系、數(shù)據(jù)科學(xué)與工程系三個(gè)學(xué)系及大數(shù)據(jù)中心，構(gòu)建“三系一中心”的完備學(xué)科架構(gòu)，依托學(xué)校“985工程”“211工程”及“雙”建設(shè)的工科強(qiáng)勢(shì)根基，確立“以數(shù)理為根基、以數(shù)據(jù)為核心”的理工交叉創(chuàng)新路徑。

學(xué)院秉持“夯實(shí)統(tǒng)計(jì)根基、強(qiáng)化數(shù)據(jù)賦能、服務(wù)國(guó)家戰(zhàn)略”的辦學(xué)理念，構(gòu)建“統(tǒng)計(jì)理論+數(shù)據(jù)技術(shù)+行業(yè)應(yīng)用”三位一體人才培養(yǎng)體系，聚焦機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、大語(yǔ)言模型、復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化等AI前沿方向，深耕統(tǒng)計(jì)學(xué)理論、大數(shù)據(jù)分析、人工智能統(tǒng)計(jì)等領(lǐng)域，交叉應(yīng)用覆蓋交通、醫(yī)學(xué)、金融等國(guó)家重點(diǎn)行業(yè)場(chǎng)景。學(xué)科體系完備，擁有統(tǒng)計(jì)學(xué)一級(jí)學(xué)科博士點(diǎn)、碩士點(diǎn)、應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專(zhuān)業(yè)學(xué)位碩士點(diǎn)，形成本碩博貫通的高層次人才培養(yǎng)鏈條。

學(xué)院建有大數(shù)據(jù)中心、實(shí)踐教學(xué)基地，攜手江蘇省國(guó)際數(shù)據(jù)港、南京河西中央科創(chuàng)區(qū)大數(shù)據(jù)局等優(yōu)質(zhì)平臺(tái)，為師生提供前沿實(shí)驗(yàn)條件與實(shí)踐場(chǎng)景。學(xué)院以“國(guó)際、國(guó)內(nèi)頂尖、江蘇引領(lǐng)”為發(fā)展目標(biāo)，實(shí)施頂尖人才計(jì)劃，系統(tǒng)布局“AI for Science/Social Science”等前沿交叉方向，全力培育兼具扎實(shí)數(shù)理功底、前沿?cái)?shù)據(jù)思維與卓越實(shí)踐能力的復(fù)合型領(lǐng)軍人才，助力數(shù)字中國(guó)等國(guó)家戰(zhàn)略建設(shè)，打造國(guó)內(nèi)頂尖、全球領(lǐng)先的統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)前沿陣地。

二

師資隊(duì)伍

學(xué)院匯聚了一支國(guó)際化、高水平、結(jié)構(gòu)合理的師資隊(duì)伍。學(xué)院現(xiàn)有教職工29人，其中專(zhuān)任教師19人、工程師2人、教輔人員8人，專(zhuān)任教師100%具有海外知名高校留學(xué)與研究經(jīng)歷，整體師資水平位居全國(guó)同類(lèi)院系前列。

師資隊(duì)伍實(shí)力雄厚，其中國(guó)際數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)會(huì)士、美國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)會(huì)士1人、高層次領(lǐng)軍人才2人、高層次青年人才3人、省部級(jí)人才1人。團(tuán)隊(duì)由國(guó)際知名統(tǒng)計(jì)學(xué)家金加順教授領(lǐng)銜，帶領(lǐng)國(guó)家杰青劉志遠(yuǎn)教授、萬(wàn)人計(jì)劃青年拔尖孔新兵教授等學(xué)術(shù)骨干，研究方向覆蓋數(shù)理統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、生物統(tǒng)計(jì)、金融統(tǒng)計(jì)、交通大數(shù)據(jù)、高維數(shù)據(jù)、因果推斷等前沿領(lǐng)域，科研成果豐碩。

學(xué)院師資兼具深厚學(xué)術(shù)造詣與豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，長(zhǎng)期主持重大科研項(xiàng)目，在國(guó)際頂刊頂會(huì)發(fā)表大量高水平論文，榮獲教育部、江蘇省等多項(xiàng)重要科技獎(jiǎng)勵(lì)，為學(xué)院人才培養(yǎng)、學(xué)科建設(shè)與科研創(chuàng)新提供堅(jiān)實(shí)支撐。

三

擬開(kāi)展的博士后研究項(xiàng)目名稱(chēng)(一)

(一)大型復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和文本數(shù)據(jù)分析以及大語(yǔ)言模型

課題組負(fù)責(zé)人：金加順，東南大學(xué)首席教授、博導(dǎo)、統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院院長(zhǎng)，國(guó)家高層次人才計(jì)劃入選者。

研究?jī)?nèi)容：圍繞大型復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和海量文本數(shù)據(jù)的高維異質(zhì)、動(dòng)態(tài)演化、語(yǔ)義復(fù)雜等特性，系統(tǒng)開(kāi)展多層網(wǎng)絡(luò)建模與統(tǒng)計(jì)分析，刻畫(huà)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征、演化規(guī)律和關(guān)系傳播機(jī)制;開(kāi)展文本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，文本語(yǔ)義表示、主題識(shí)別、信息抽取和知識(shí)發(fā)現(xiàn)能力;開(kāi)展大語(yǔ)言模型與統(tǒng)計(jì)方法的比較研究和融合建模，探索二者在模型推斷、結(jié)果解釋和應(yīng)用驗(yàn)證中的協(xié)同路徑。

研究目標(biāo)：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和文本分析的效能，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和文本數(shù)據(jù)分析中高維異質(zhì)、動(dòng)態(tài)演化、語(yǔ)義復(fù)雜和可解釋性不足等問(wèn)題，形成多層網(wǎng)絡(luò)建模與統(tǒng)計(jì)分析、文本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、大語(yǔ)言模型與統(tǒng)計(jì)方法融合建模相結(jié)合的方法體系;面向醫(yī)學(xué)健康數(shù)據(jù)分析、教育評(píng)價(jià)、學(xué)術(shù)文獻(xiàn)分析等典型場(chǎng)景，推動(dòng)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在復(fù)雜數(shù)據(jù)治理、知識(shí)發(fā)現(xiàn)和輔助決策中的應(yīng)用發(fā)展。

三

擬開(kāi)展的博士后研究項(xiàng)目名稱(chēng)(二)

(二)大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)建模與仿真

課題組負(fù)責(zé)人：劉志遠(yuǎn)，東南大學(xué)首席教授、博導(dǎo)，統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院直屬黨支部書(shū)記，獲評(píng)國(guó)家自科基金青A(杰青)、優(yōu)青。

研究目標(biāo)：智慧城市、AI計(jì)算、自動(dòng)駕駛、低空系統(tǒng)等領(lǐng)域的大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)建模與仿真的精度瓶頸與計(jì)算效率限制，建立一套完整的復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)建模與仿真理論方法體系，顯著對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與優(yōu)化調(diào)控能力，為重大工程與公共服務(wù)系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供核心技術(shù)支撐。

研究目標(biāo)：利用數(shù)學(xué)優(yōu)化、計(jì)算科學(xué)、人工智能等領(lǐng)域的前沿方法，大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)建模與仿真的精度瓶頸與計(jì)算效率限制，建立一套完整的復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)建模與仿真理論方法體系，顯著對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與優(yōu)化調(diào)控能力，為重大工程與公共服務(wù)系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供核心技術(shù)支撐。

三

擬開(kāi)展的博士后研究項(xiàng)目名稱(chēng)(三)

(三)人工智能視角下的經(jīng)濟(jì)計(jì)量理論和應(yīng)用

課題組負(fù)責(zé)人：孔新兵，東南大學(xué)教授、博導(dǎo)，統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院副院長(zhǎng)，國(guó)家“萬(wàn)人計(jì)劃”青年拔尖人才入選者。

研究?jī)?nèi)容：基于人工智能時(shí)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)研究范式的轉(zhuǎn)變，未來(lái)5年將深度開(kāi)展融合人工智能技術(shù)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法創(chuàng)新研究，建立嚴(yán)格的基礎(chǔ)理論，并應(yīng)用于解釋異質(zhì)性經(jīng)濟(jì)學(xué)現(xiàn)象、評(píng)估處理效應(yīng)、以及個(gè)性化管理應(yīng)用。重點(diǎn)研究方向包括：高維因子模型的深度學(xué)習(xí)與;高維因子模型的生成與應(yīng)用;張量序列填補(bǔ)基礎(chǔ)理論和創(chuàng)新方法;基于大模型的時(shí)間序列與應(yīng)用。

研究目標(biāo)：傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究范式，注入經(jīng)濟(jì)學(xué)約束和結(jié)構(gòu)，深度融合并創(chuàng)新人工智能方法，建立嚴(yán)密的經(jīng)濟(jì)計(jì)量理論體系，彌補(bǔ)基礎(chǔ)理論的滯后，而不僅是技術(shù)與實(shí)證的結(jié)合。開(kāi)展性推斷，而不只是傳統(tǒng)的樣本內(nèi)經(jīng)驗(yàn)演繹。以基礎(chǔ)研究助力經(jīng)濟(jì)管理應(yīng)用，其中部分領(lǐng)域應(yīng)用還將與企業(yè)聯(lián)合開(kāi)展。

三

擬開(kāi)展的博士后研究項(xiàng)目名稱(chēng)(四)

(四)空間組學(xué)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析模型與方法

課題組負(fù)責(zé)人：占翔，東南大學(xué)教授、博導(dǎo)，兩屆美國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)David P. Byar獎(jiǎng)獲得者。

研究?jī)?nèi)容：針對(duì)空間組學(xué)數(shù)據(jù)高維稀疏、多源異構(gòu)和空間相關(guān)等特點(diǎn)，研究面向復(fù)雜生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)建模、推斷與計(jì)算分析方法，構(gòu)建融合空間信息、分子特征與疾病表型的綜合分析框架。發(fā)展兼具可解釋性、穩(wěn)健性和可推廣性的空間組學(xué)分析模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)組織微環(huán)境、細(xì)胞空間組織模式及疾病發(fā)生發(fā)展規(guī)律的系統(tǒng)刻畫(huà)。

研究目標(biāo)：空間組學(xué)數(shù)據(jù)分析中空間異質(zhì)性強(qiáng)、數(shù)據(jù)維度高、樣本結(jié)構(gòu)復(fù)雜和多平臺(tái)整合困難等關(guān)鍵瓶頸，建立面向空間組學(xué)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析理論、模型與方法體系，空間組學(xué)數(shù)據(jù)解析、關(guān)鍵生物學(xué)模式識(shí)別和疾病機(jī)制發(fā)現(xiàn)能力，為復(fù)雜疾病分型、機(jī)制解析和醫(yī)學(xué)研究提供方法學(xué)支撐。

三

擬開(kāi)展的博士后研究項(xiàng)目名稱(chēng)(五)

(五)統(tǒng)計(jì)賦能的大模型調(diào)優(yōu)與推理

課題組負(fù)責(zé)人簡(jiǎn)介：呂紹高，東南大學(xué)教授、博導(dǎo)，江蘇省高校“青藍(lán)工程”中青年學(xué)術(shù)帶頭人。

研究?jī)?nèi)容：聚焦統(tǒng)計(jì)方法與大模型的深度融合，探究貝葉斯推理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)在大模型調(diào)優(yōu)中的應(yīng)用，優(yōu)化多階段調(diào)優(yōu)流程，緩解調(diào)優(yōu)中的災(zāi)難性遺忘問(wèn)題;結(jié)合統(tǒng)計(jì)泛化理論，構(gòu)建基于統(tǒng)計(jì)特征的推理優(yōu)化框架，引入置信度量化機(jī)制抑制模型幻覺(jué)，推理可信度;設(shè)計(jì)合理的統(tǒng)計(jì)評(píng)估指標(biāo)與實(shí)驗(yàn)方案，驗(yàn)證統(tǒng)計(jì)方法在調(diào)優(yōu)效率、推理精度上的賦能效果。

研究目標(biāo)：構(gòu)建一套統(tǒng)計(jì)賦能的大模型調(diào)優(yōu)與推理體系，克服通用大模型在領(lǐng)域適配、推理可靠性上的短板;實(shí)現(xiàn)調(diào)優(yōu)效率與模型泛化能力的雙重，使模型在特定任務(wù)上的推理精度與置信度顯著優(yōu)化;形成可校正的統(tǒng)計(jì)賦能技術(shù)方案，為大模型的可信化、高效化應(yīng)用提供理論支撐與實(shí)踐參考，助力統(tǒng)計(jì)方法與大模型技術(shù)的深度融合。

四

博士后學(xué)科方向及福利待遇

(一)招聘要求

學(xué)科有相關(guān)性或可結(jié)合開(kāi)展合作研究，具有數(shù)理統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)及其他統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)學(xué)科的海內(nèi)外畢業(yè)的博士。

(二)招收人數(shù)

每個(gè)課題組年均有3-5個(gè)名額。

(三)待遇條件

提供極具競(jìng)爭(zhēng)力的薪酬，者可由學(xué)院推薦申請(qǐng)待遇優(yōu)厚的至善博士后，具體政策可關(guān)注微信公眾號(hào)“東大人才之家”的往期內(nèi)容。

五

申請(qǐng)方式

有意應(yīng)聘博士后崗位者，請(qǐng)將申請(qǐng)材料包括：個(gè)人簡(jiǎn)歷(CV)、自薦信(Cover Letter)、研究計(jì)劃(Research Statement)及 2 封推薦信打包發(fā)送至：stat-hire@pub.seu.edu.cn。郵件標(biāo)題請(qǐng)注明：“博士后+姓名+博士畢業(yè)院校”。

（責(zé)任編輯：小今）