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南方科技大學機械與能源工程系劉吉課題組2019年11月招聘博士后啟事

日期:2019-11-06 來源:南方科技大學機械與能源工程系

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劉吉博士介紹以及研究方向

· 2019年9月加入南方科技大學,獨立建組。

· 2018-2019年在麻省理工學院(美國)Xuanhe Zhao教授課題組從事軟物質材料的極限性能設計、仿生軟材料以及在人機交互界面上的應用等相關領域研究。

· 2018-2019 年在哈佛醫學院(美國)以訪問學者身份從事活性軟物質等相關研究。

· 2014-2018年在劍橋大學(英國)Oren Scherman教授課題組從事動態凝膠網絡、動態界面和可逆粘合等相關研究。期間獲得歐盟第七框架計劃“瑪麗居里學者”項目資助。

· 2010-2013年在歐盟Erasmus Mundus聯合博士獎學金的資助下,在波爾多大學(法國)和列日大學(比利時)分別獲得凝聚態材料物理化學和化學博士學位。

近年來,在Science Advances, Nature Communications, Accounts of Chemical Research, PNAS, Advanced Materials, Angewandte Chemie International Edition, Advanced Functional Materials等期刊上發表文章40余篇,兩篇文章入選ESI高被引論文。工作被Materials Views China, MIT News, Phys.Org, Materials Today, Research & Development等學術或科技媒體廣泛報道,并被麻省理工學院選為網站首頁報道。

課題組剛剛建立,課題組目前經費充裕,擁有嶄新的實驗室,一流的公共科研平臺以及良好的工作環境。研究方向為:

· 仿生功能軟材料的結構/性能設計;

· 軟材料加工及器件化; 

· 動態表界面的調控;

· 軟材料在人機交互界面上的應用。

博士后崗位(3名)

要求:1. 博士學歷,具有高分子、或材料或生物材料等相關專業背景;2. 從事過高分子材料、或功能高分子、或生物材料、或3D打印等領域的研究;3. 動手能力強,具有良好的英語聽說讀寫能力;4. 工作勤奮、踏實,具有團隊協作精神;5. 年齡不超過35周歲,博士畢業不超過3年。

薪酬待遇及聘期:

1.博士后聘期兩年。

2.博士后年薪33.5萬元,含廣東省補助15萬元(稅前)及深圳市生活補助6萬元(稅后),并按深圳市有關規定參加社會保險及住房公積金。博士后福利費參照學校員額內教職工標準發放。

其他待遇政策:

1.特別優秀者可以申請校長卓越博士后,年薪可達41.5萬元。(含廣東省及深圳市補助)

2.課題組提供優良的工作環境和境內外合作交流機會,博士后在站期間享受兩年共計2.5萬學術交流經費資助。

3.根據博士后具體科研工作業績情況,可享受院系、課題組相應的科研績效獎勵。

4.課題組提供充足的科研支持,并協助博士后本人作為負責人申請中國博士后科學基金、國家自然科學基金及廣東省、深圳市各級科研項目。

5.課題組可協助符合條件的博士后申請“廣東省海外青年博士后引進項目”。即在世界排名前200名的高校(不含境內,排名以上一年度泰晤士、USNEWS、QS和上海交通大學的世界大學排行榜為準)獲得博士學位,在廣東省博士后設站單位從事博士后研究,并承諾在站2年以上的博士后,申請成功后省財政給予每名進站博士后資助60萬元生活補貼;對獲得本項目資助,出站后與廣東省用人單位簽訂工作協議或勞動合同,并承諾連續在粵工作3年以上的博士后,省財政給予每人40萬元住房補貼。

6.博士后出站選擇留深從事科研工作,且與本市企事業單位簽訂3年以上勞動(聘用)合同的,可以申請深圳市博士后留深來深科研資助。深圳市政府給予每人每年10萬元科研資助,共資助3年。

7.對于符合最新《深圳市新引進人才租房和生活補貼》相關政策要求的博士后,落戶深圳后,可協助申請深圳市一次性租房和生活補貼3萬元(免稅,自主網上申請)。

8.依據自身符合的條件情況,在站或出站留深博士后可申請 "深圳市孔雀計劃C類人才"或者"深圳市后備級人才",享受5年160萬的獎勵津貼(免稅)(以深圳市最新相關人才申報要求為準)。

9.對于優秀的出站博士后將積極推薦協助其申請南方科技大學研究助理教授等崗位。

如何申請

有意者請將個人簡歷(pdf)發送至劉吉老師郵箱[email protected] ,并抄送至[email protected],郵件標題請注明“畢業學校+姓名+應聘職位+碩博英才網”,我們期待您的加盟!

原文出處:

http://ohr.sustc.edu.cn/sustczp/product/recruit/a.do?action=toZPGWList2&entityId=T_RECRUIT_PLAN&postType=5&selectedId=1010208

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