工作说明

你有兴趣在机器学习和气候变化的界面上工作吗？BIDMaP访问学者、博士后研究员计划正在接受基础科学或数据科学领域中对机器学习、自然科学和气候变化界面感兴趣的近期博士的奖学金申请。

加州大学伯克利分校的巴卡尔地球数字材料研究所(BIDMaP)正在将机器学习和数据科学与自然科学结合起来，以应对社会最紧迫的挑战之一:气候变化。BIDMaP专注于开发机器学习的新技术，这些技术将增强和加速实验自然科学的发现以及应对气候变化的新材料的开发。BIDMaP促进世界知名的AI/ML专家和化学家以及其他物理科学家之间的合作，以开发模块化材料(如金属有机框架(MOFs ))在清洁空气、清洁能源和清洁水方面的巨大潜力。

申请要求：

候选人应具备以下学术培训和研究背景之一:

1.计算/统计/人工智能/人工智能培训，渴望与实验人员一起工作，以实现新的发现；或者

2.化学、物理、生物科学或材料科学方面的基础科学培训，以及渴望与机器学习研究人员合作，利用新的计算技术加速实验室发现。

研究员将由加州大学伯克利分校的教师在计算/统计/人工智能/人工智能或基础自然科学方面进行指导。

BIDMaP博士后奖学金旨在吸引杰出的早期职业科学家，大约在2022年6月至2025年7月之间授予博士学位。

申请材料:

研究陈述(通常2-5页)，概述之前的研究和未来目标。可选:说明对BIDMaP的科学和社会目标的特殊兴趣，并提及BIDMaP教师中的首选导师的姓名。

简历

一份完整的申请需要三封推荐信。候选人负责要求推荐人直接提交信件，如下所述。

参考资料:

请提供一封推荐信，说明候选人的资格和推进BIDMaP科学目标的潜力。

每个推荐人应直接将信件提交至bidmap@berkeley.edu，主题行为“研究员候选人[姓氏]”。

推荐信应使用机构信笺提交，并包括以下信息:候选人的职位和机构，以及推荐人的职位和机构。