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博士后招收 | 西南财经大学金融科技国际联合实验室2021年博士后研究人员招聘简章

发布日期:2021-06-15 字号调整 14px 浏览次数:

一、实验室简介

西南财经大学金融科技国际联合实验室(SWUFE-FIC)是一个以国内外顶尖高校,国际金融机构、政府以及监管机构多方联合建设的开放性网格状资源集聚平台,是在金融领域内通过与业界的紧密合作及重大项目攻关,研发金融科技解决方案和服务的创新平台。

二、岗位介绍

博士后研究人员须全职在本实验室开展金融科技相关领域的研究和研发工作,在站时间为两年,工作地点在成都市。

具体研究领域包括但不限于:支付清算、信贷融资、智能投顾、保险科技、监管科技、大数据分析、区块链、云计算、反欺诈等机器学习与人工智能在金融领域的应用课题。


三、应聘条件

1. 具有良好的政治素质和道德修养,遵纪守法,身心健康,品学兼优;

2. 获得博士学位不超过3年或将在6个月内取得博士学位,年龄在35周岁以下;

3. 金融科技相关交叉学科专业背景;

4. 具备较强的计算机编程能力和基本的金融科技项目实施经验;

5. 较好的文字和英语表达能力和学术功底;

6. 具有较强的研究能力和敬业精神,具备全脱产从事博士后研究工作的条件。

四、聘期待遇

1. 两年在站期间,年薪不低于15万,享受五险一金,享受住房补贴(或提供博士后公寓),可申请实验室工位。

2. 按有关政策享受博士后研究人员户档迁转和子女入托、入学等待遇。

3. 支持参加国际学术会议,提供与加州伯克利大学等一流学府国际合作交流机会。

4. 期满出站前,可按有关规定申请参加我校专业技术职务评审。

5. 符合学校科研和社会服务成果奖励办法,出站时可向学校申请科研和社会服务成果奖励。

6. 入选博士后国际交流计划引进项目的,在校发年薪基础上,国家资助两年40万元。

7. 获得中国博士后科学基金面上资助、特别资助等项目,国家资助经费5-18万元。


五、申请方式

申请人请于2021年11月10日前将以下材料发送至邮箱fichr@swufe.edu.cn,邮件主题“姓名+应聘金融科技博士后”:

1. 申请信Cover Letter(包括个人陈述、职业规划和研究设想等);

2. 个人简历CV;

3. 至少一封推荐信,内容格式不限;

4. 代表性作品(论文、著作、专利、项目资料等形式)。

六、导师简介

赵静梅

教授、博士生导师,西南财经大学金融学院院长,西南财经大学金融科技国际联合实验室主任,加州大学伯克利分校国际风险大数据分析联盟(CDAR)董事。曾任中国驻法国大使馆教育处正处级一等秘书,获美国政府奖学金——福布莱特奖学金、德国国家奖学金——洪堡奖学金、教育部新世纪人才奖、霍英东高校青年教师基金二等奖。入选教育部新世纪优秀人才支持计划。受美国国务院(State Department)之邀参加International Visitor Leadership Program。该项目历时一个月,赴美考察美国中央银行、证监会、货币监理署、摩根大通银行等机构,当年全世界16人获此邀请。研究方向为国际经济学、国际金融危机救济、货币政策研究、资产定价、行为金融等。在《经济研究》《管理世界》《管理科学学报》《金融研究》《世界经济》等刊物发表论文40余篇。主持国家自然科学基金、国家社会科学基金课题、教育部人文社科重点研究基地重大项目和教育部新世纪人才专项课题。出版专著《金融危机救济》,出版《通货紧缩》等译著两部。


李庆

西南财经大学教授,金融学博导,金融智能与金融工程省重点实验室主任,金融科技国际联合实验室副主任,美国亚利桑那大学客座教授,加州大学伯克利分校国际分析大数据联盟(CDAR)委员。担任2个SCI国际期刊的编委,国际信息管理系统中国分会理事,中国人工智能协会专委会委员。入选教育部新世纪优秀人才支持计划。专注大数据科学和人工智能在金融和商业领域的应用。获全国高校大数据教育行业创新奖。翻译出版了亚马逊畅销书《金融科技——技术驱动金融服务变革》一书。目前,作为负责人先后负责多项国家级课题,包括主持4项国家自然科学基金,1项美国NSF基金等。发表高水平的论文80余篇,包括,AAAI,ACL,ACM TOIS, IEEE TKDE等。


倪剑

博士毕业于香港大学金融工程专业,现为西南财经大学金融学院教授,博士生导师。主要从事金融数据建模,金融风险管理,以及金融与管理交叉学科方面研究,已在高水平国际期刊上以一作或通讯作者发表论文十余篇。近期研究重点是将新兴的机器学习算法、金融市场微观机制与行为金融原理相结合的金融市场模型研究。


李志勇

英国爱丁堡大学商学院信用研究中心博士,西南财经大学金融学教授、博士生导师,现任西南财经大学金融学院信用管理系主任,主要研究巴塞尔模型、信用评分、信用评级、信贷组合风险管理、商业银行压力测试等,同时关注金融科技与监管科技、消费金融与绿色金融、开放银行与未来银行等,擅长用数据挖掘、机器学习和数学优化方法进行金融风险管理,已在国际SSCI/SCI一流学术期刊上发表论文十余篇,出版信用评分译著《消费信用模型》《信用评分工具》《信用评分应用》。


郑海超

西南财经大学经济信息工程学院教授,博士生导师。2011年于南开大学商学院获得管理科学与工程博士学位。研究兴趣包括商务智能、金融科技、数据科学,主持和主研了多项科研项目,包括国家自科基金、社科基金、教育部等项目。


刘凌

信息管理与信息系统系教授、博士生导师。毕业于英国杜伦大学,主要研究方向是金融智能,文本分析、社会化媒体分析。主持过包括国家自然科学基金在内的多个项目,在国际国内期刊和会议上发表多篇论文。曾获西南财经大学唐立新奖教金优秀科研教师奖、西南财经大学校优秀科研成果奖。