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中国科学院地理科学与资源研究所 黄元元课题组诚聘博士后及客座学生

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发表于 2023-10-23 15:27 | 显示全部楼层 |阅读模式
一、合作导师介绍
黄元元研究员,国家引才计划创新项目入选者(类比杰青或长江学者级别)。从美国佛罗里达大学获得博士学位后,先后在美国,法国,澳大利亚等多国研究机构工作。工作先后涉及研发和应用四个世界领先的地球系统模型中的陆面模式(来自 GFDL-LM3V、NCAR-CLM、IPSL-ORCHIDEE和 CSIRO-CABLE)。近五年来(2018-2023),在Nature,Nature Climate Change, Nature Geoscience, PNAS, Nature Communications, GlobalChange Biology, Journal of Advances in Modeling Earth Systems, GeoscientificModel Development等国际主流期刊发表SCI期刊论文50余篇。2023年入职中国科学院地理科学与资源研究所,担任AGU期刊JAMES陆面部分主要编辑。             http://www.igsnrr.cas.cn/sourcedb_igsnrr_cas/zw/zjrck/kygg/stxt/202304/t20230428_6747260.html  (更多信息请查看主页)

二、招聘要求
(一)博士后研究方向
方向1 土壤微生物碳模型开发与应用
申请人的主要工作是聚焦当前地球系统模型中碳循环过程的盲点区域——碳的丢失过程。参与国际著名科学家Dr. Philippe Ciais领导的大型国际合作项目CALIPSO -Carbon Loss In Plants, Soils and Oceans。本岗位主要工作是同欧洲,美国,澳大利亚等多个单位的科学家合作,改善微生物主导的土壤有机碳模块,整合基因,微生物性状等多种来源的数据,用以更好地模拟土壤有机碳分解,及其对气候变化的响应。该岗位需要定期和法国及澳大利亚科学家交流,每年有出国计划,需具备良好的英语沟通能力。
方向2 陆面过程模型开发
申请人的主要工作是协助课题组开发陆面过程模型,包括(不限于)陆面植被过程,土地利用变化,养分循环(碳氮磷等),水热动态,人类活动等陆面模式涉及的相关过程。
方向3 生态/地球系统大数据分析
申请人的主要工作是分析不同来源的生态学相关数据(模型,遥感,观测,控制实验等),形成的数据产品服务于陆地生态系统模型的改进。特别欢迎有兴趣利用新的数据分析手段(例如,机器学习,模型数据融合等)和计算技术,扩展生态学研究和应用领域的同学咨询。

(二)客座学生研究方向(限博士或硕士研究生)
客座学生研究方向与上述相同,也可结合自己的研究兴趣,在合作导师的指导下开展全球变化生态学、生态遥感、生态水文、生物多样性保护等方面的研究。

三、岗位要求
(一)博士后
1.具有较强的数据分析或模拟能力,会使用编程语言(R, Python, matlab,C, Fortran 等)的博士优先考虑;
2.对科学研究具有浓厚的兴趣,具有良好的职业道德和严谨的学风;
3.具备良好的写作、表达和协调能力,以第一作者发表SCI论文1篇以上;
4.具有良好的沟通与团队合作精神和独立开展科学研究的能力;
5.应届博士研究生或已获得博士学位3年之内,年龄一般不超过35岁,身心健康,心理素质良好,爱岗敬业。
(二)客座学生
1.具有地理学、生态学、水文学、遥感、GIS、计算机、数学等相关专业背景,热爱科学研究,具备一定的数据分析能力,能够在课题组老师的指导下独立进行课题研究。

四、薪资待遇
(一)博士后
1.申请者一经录取,基本工资及福利待遇将按照中国科学院特别研究助理工资福利待遇的有关规定执行;
2.聘期内可协助申请中国科学院特别研究助理项目(资助额度80万)、博士后基金和国家自然科学基金等项目。
3.特别优秀者可推荐访问国外合作者或本研究所固定岗位。
4.其它事宜面谈。
(二)客座学生
1.为客座学生提供良好的软硬件设备(如高性能服务器)和办公条件(如机位)
2.对客座学生提供相应的生活补助(京外学生可提供住宿),具体面谈。

五、申请程序及提交材料
1.申请者须通过电子邮件提交以下材料:
(1)个人简历(含发表论文清单)和博士学位论文摘要(针对博士后);
(2)代表性学术论文复印件或PDF文件;
(3)其它可以证明本人能力的相关资料。
2.初选合格者将通过邮件或电话通知面试。
3.报名截止日期:即日起至招聘到合适人员为止。

六、工作地点和方式
中科院地理科学与资源研究所生态系统综合研究中心,需远程工作者,可协商。

七、联系方式
联系人:张华玲(hualingzhang2005@163.com
通信地址:北京市朝阳区大屯路甲11号中科院地理资源所,邮编:100101

欢迎对模型或大数据分析感兴趣,有志于应用新方法新技术解决生态环境领域重大科学问题的各层次青年才俊加入团队!
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