[Postdoc] UPenn 医学院招 CS/ML 博后 (LLM, Agentic AI, Clinical NLP)

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【UPenn 招聘】【Postdoc】【CS/AI 大模型方向】【Healthcare 应用】【PennCIL Lab @ UPenn】

宾夕法尼亚大学 Perelman School of Medicine 的 Penn Computing, Inference and Learning Lab (PennCIL) 现招聘 1 至多名 CS 方向 Postdoc,期待有大模型训练与优化经验、对医疗健康场景落地感兴趣的同学加入。

1. 实验室与导师简介
PennCIL Lab(UPenn 医学院)的核心目标是开发与落地面向临床试验和真实世界数据的算法与软件,将医疗数据转化为可复现、可行动的证据,服务health systems。

导师 Yong Chen, PhD,PennCIL Director,同时是 Center for Health AI and Synthesis of Evidence (CHASE) 的 founding Director,研究横跨统计、机器学习与生物医学信息学,强调 causal reasoning、model reliability、以及真实临床环境部署。

实验室长期获得 NIH、PCORI、AHRQ 等支持。
地点:Philadelphia,University of Pennsylvania。

2. 我们主要做什么
我们欢迎偏方法、偏系统、偏应用的同学,方向包括但不限于:
  • LLM 训练与对齐:预训练与继续训练,指令微调,对齐与安全性,评测体系与可靠性提升
  • Healthcare AI 落地:EHR、claims、wearables 等多源数据建模,临床文本与时间序列联合建模,真实世界场景部署与迭代
  • Multi-agent AI:agentic workflow 设计与编排,工具调用与自动化评测,多智能体协作用于证据生成与临床研究流程加速
  • Clinical NLP:临床文本表征学习,信息抽取与表型构建,RAG 与临床知识整合,跨机构迁移与泛化


PennCIL 网站里也列出了一些研究主题板块包括垂直应用,例如 learning health systems、pharmacovigilance、metabolic therapies、pediatric COVID-19等。

3. Eligible Candidates
我们比较匹配的背景:
  • CS/AI/ML 相关 PhD 已毕业或即将毕业
  • 有 LLM 训练或高效微调经验(PyTorch,优化与工程化经验加分)
  • 对 healthcare 场景有兴趣,愿意把方法做成可复用的系统或可发表的研究
有论文产出或开源/工程成果更好

4. 申请方式
请邮件联系:penncil.hire [at] gmail [dot] com
建议附上:
  • CV
  • 代表作(论文或github链接)


邮件主题可写:Postdoc Application – Name – LLM/HealthAI

实验室主页:penncil.med.upenn.edu]penncil.med.upenn.edu
导师主页: penncil.med.upenn.edu]penncil.med.upenn.edu