加州大学伯克利分校 (Berkeley) 计算、数据科学与社会学院统计系目前正在招聘最多两名全职 Neyman 博士后研究员。伯克利统计系以其跨学科和协作性质为荣，许多教师和学生与医学、公共卫生、社会科学和计算机科学等领域的研究者开展合作。Neyman 博士后研究员将开展独立的统计学、概率论、数据科学或相关领域的研究项目，并积极参与系里的研究社区，包括研讨会和研究交流。该职位不承担教学或服务职责。伯克利教师导师将担任指导者和行政主管，研究员在选择和推进研究方向方面保留相当大的自由度。该博士后职位通常包含的职责可能包括：在同行评审期刊上发表研究成果并在会议上展示结果；通过会议、研讨会和其他专业论坛向更广泛的科学界传播研究成果；与其他成员合作并为其工作做出贡献，并在适当时指导团队中的初级成员。
所属院系：加州大学伯克利分校，统计系
项目时长：1 年
申请要求：
·拥有统计学、数学、数据科学或相关领域的博士学位；
·具有理论统计学、应用统计学或计算统计学、概率论、数据科学的背景。
申请方式：按照导师要求，向导师发送邮件和证明材料。经过双向选择后，向院校递交申请。
