我们正在寻找一名高度积极的访问学者、博士后研究员，他有兴趣探索机器学习和因果推理在流行病学领域的应用。研究人员将在机器学习、因果推理和流行病学的交叉领域工作，为流行病学和医疗保健领域的各种问题开发和实施机器学习算法。一些问题包括:

1. 基于机器学习/强化学习的因果结构发现
2. 基于因果结构的生成建模
3. 患者结果的预测

近年来，针对因果推理领域的各种问题，出现了许多基于机器学习的方法和途径。使用这种方法，我们对这种方法在真实世界数据(如新冠肺炎患者数据)中的应用特别感兴趣。候选人将有机会与其他博士生和博士后一起工作，并在各种会议和期刊上展示他们的工作。我们的研究合作汇集了多个跨学科领域的专业知识。它由苏黎世联邦理工学院数学系、化学和应用生物科学系、苏黎世大学物理和流行病学系、生物统计和预防研究所的研究人员组成。研究人员的年薪大约为10万瑞士法郎(毛额)。苏黎世是一个非常适合居住的多元化城市，提供了全球最好的个人和职业环境。这座城市与欧洲联系紧密，与美丽的瑞士阿尔卑斯山有着便捷的连接。

资格

1. 数学、物理、计算机科学、生物统计学或相关定量领域的博士学位
2. 需要机器学习方面的专业知识和知识
3. 期望有因果推理的经验(但不是必需的)

申请者将根据他们以前研究的质量和推荐信的强度进行评估。

应用如果这听起来让你兴奋，请直接申请AcademicJobsOnline.org。要求提供以下文件:

1. 一份包括你的出版物清单的简历
2. 概述你的动机的求职信
3. 可以代表你提供推荐信的两位推荐人的电子邮件地址

该职位将一直空缺，直到有人填补为止。2024年11月15日之前收到的申请将得到充分考虑。如果您对该职位有任何其他问题，也欢迎通过电子邮件发送至nicola.serra@cern.ch和alessio.figalli@math.ethz.ch。