Recruiting
我们是一个充满活力的计算生物学实验室，专注于将深度学习与生物医学研究相结合，以解决人类健康领域的紧迫问题。我们的工作涵盖表型-基因型关联、单细胞组学、基因组调控和疾病机制阐明等方面，近期在 Genome Medicine、Science Advances、Briefings in Bioinformatics 等期刊上发表了论文（详情见Publications）。我们正在寻找有热情的研究生（硕士/博士） 加入我们的团队。如果你热衷于用代码和数据解锁生物学奥秘，欢迎与我们联系！
为什么选择我们实验室？
我们认为：卓越的科学诞生于好奇心的驱动，而健康的工作生活平衡与团队的互相成就，是创新的基石，因此：
- 没有「任务指派」的束缚——你将与PI深度合作，共同选择符合你兴趣的研究课题。无论是深耕单一领域，还是跨学科探索，我们都支持你按照自己的节奏，走出独特的科研路径。
- 无强制打卡：我们信任你的自我管理能力，更关注「解决了什么问题」，而非「坐了多久班」。
- 无周末组会：你的周末和假期属于你，你可以追求兴趣爱好，也可以继续琢磨课题的瓶颈。每周五上午的1-2小时组会，是「问题解决会」：我们一起聊进展、碰思路、提建议，没有形式化的汇报压力，只有实实在在的帮助。
- 不卡毕业，只要PI认为你学位论文盲审没问题，即可毕业。
- 团队互助氛围，师兄师姐手把手带入门，实验室里没有「前辈与后辈」的隔阂，只有「共同成长」的伙伴：
- 如果你是新手，积极主动就能获得全方位支持——师兄师姐会教你搭建计算环境、调试代码、解读生物数据，甚至帮你修改论文的逻辑框架；
- 如果你有经验，也能在分享中收获成长——我们鼓励跨年级合作，让新想法在碰撞中诞生。
- PI全程深度参与，无小老板代管理。从课题选题的最初思路，到论文投稿的细节打磨，再到职业规划的方向选择，你都能得到PI的亲自反馈，确保你的研究不偏离核心，成长路径更清晰。
我们寻找这样的你
我们不要求「完美背景」，但看重热情与潜力。如果你符合以下任一条件，欢迎联系我们：
- 具备编程与数据处理能力（或有学习意愿）
- 熟练使用Python/R，熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）；
- 有计算生物学相关科研经历；
- 对深度学习在生物中的应用有兴趣
- 了解深度学习核心概念（如CNN、RNN、Transformer、自监督学习）；
- 好奇「深度学习如何解决生物问题」；
- 若你暂时未掌握上述技能，不用担心————我们有成熟的培养体系，助你快速补齐短板。
- 有探索欲，善于协作
- 有独立研究意识（如本科期间做过小项目、参加过科研竞赛），或对未知领域充满好奇；
- 善于沟通：能将复杂的技术问题用通俗的语言传达给计算背景或生物背景的合作者；
如何申请？
请向田卫东教授发送邮件（邮箱：weidong.tian@fudan.edu.cn），邮件最好包含：
- 简短自我介绍：说明你对本实验室的兴趣点（例如，想做深度学习与单细胞组学的结合），以及你希望为团队带来的贡献（如编程技能、生物背景、创新思路）；
- 简历：包括教育背景、科研经历（实习/项目）、技能（编程/深度学习框架）、出版物/项目链接（如GitHub、论文）；
- 成绩单（如有）：本科/研究生阶段的成绩单（若未毕业，可提供在读证明）；
加入我们
计算生物学是一个快速发展的领域，我们正在寻找希望参与下一波创新的学生。无论你目标是 academia 还是 industry，我们的实验室将为你提供探索的自由、成长的支持和在领域顶级期刊发表论文的机会。如果你准备好将对代码和生物学的热情转化为影响力，我们需要你！
Tian Lab