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序号 |
招收单位 |
招收部门 |
岗位名称 |
研究方向 |
人数 |
合作导师 |
岗位职责及任务 |
招收条件 |
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1 |
院中心 |
知识服务创业中心-科学计量中心 |
科学计量分析 |
科学计量学 |
2 |
杨立英 |
1.开展高水平的科学计量研究(30%工作时间),包括但不局限于以下研究问题:探索WoS数据库的学科分类体系自动构建、标引方法;揭示科学活动的普适性规律;改进期刊评价、机构评价的定量分析方法;挖掘专利与论文数据的关联关系等;
2.参与完成合作导师主持的科研项目(40%工作时间),完成全流程的科学计量数据分析与处理任务;
3.独立承担子课题和子任务(30%工作时间),根据用户需求,设计技术方案并实施,撰写分析报告。 |
1.数据分析相关专业(网络分析、科学计量分析、统计学、数据挖掘等),博士研究生学历,年龄应在35周岁以下;
2.从事过大数据分析和数据处理工作,了解科学计量研究的基本思路和技术路径,熟练使用科学计量研究常用的数据库;
3.英文写作、交流无障碍,进站前发表过2篇(包含录用)以上SCI论文(与定量数据分析相关,第一作者或通讯作者);
4.具备独立思考和提出科学问题的能力,能够自行设计数据实施方案、完成全流程的科学计量数据处理工作、撰写数据分析报告;
5.具有较强的合作精神和严谨的科研态度。 |
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2 |
院中心 |
知识技术研发中心 |
基于知识计算的科技评价与政策 |
科技评价与知识挖掘研究 |
2 |
袁军鹏 |
1.主要利用科学计量学、大数据有关技术开展基于科技文献的科技评价与科技政策研究;
2.开发新的科技评价指标体系和数据来源,探讨如何挖掘文献中蕴藏的完整信息并进行有关应用系统的算法和模型设计;
3.参与合作导师主持的科研项目研究,比如科技人才评价、单篇论文评价、政策文本计算等;
4.独立承担博士后基金等项目申报,参与国家及院相关项目申报工作。 |
1.情报学、科学计量学、文献计量学、统计学、数据挖掘、信息系统管理等相关专业背景,博士研究生学历,年龄在35周岁以下;
2.具有较好的数学基础和软件开发能力,能独立完成算法的设计和原型开发;
3.熟悉数据分析方法,了解常见科技文献数据库及计量学有关分析方法和工具;
4.全职在站进行研究,具备较强的科研能力和科研团队意识。 |
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3 |
院中心 |
知识技术研发中心 |
智能情报分析技术 |
语义理解与智能情报 |
1 |
乐小虬 |
1.科技论文机器理解理论与方法研究;
2.人机协作智能情报分析关键技术研究;3.参与合作导师科研项目的研究;4.参与智能情报相关系统开发与平台建设。 |
1.计算机、情报学、数据分析相关专业,博士研究生学历,年龄在35周岁以下;
2.熟悉机器学习基本理论和方法,掌握自然语言处理、文本挖掘、知识图谱构建、情报分析基本流程和处理技术;
3.熟悉主流软件开发环境及编程语言,具有软件系统开发经历者优先;
4.具有科研探索精神,具备较强学习能力和合作意识,治学严谨。 |
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4 |
院中心 |
信息系统部 |
数字资源长期保存理论与方法研究 |
数字资源长期保存理论与方法研究 |
1 |
吴振新 |
1.研究数字资源内容长期保存技术架构,包括:
多类型数字资源内容组织与表示方法模型研究;
富媒体及语义丰富化的数字资源内容保存方法体系研究;
2.研发海量数字资源长期保存云服务与分布式计算平台。 |
1.图书馆学、情报学、信息管理、计算机、应用数学等相关专业,博士研究生学历,年龄在35周岁以下;
2.具有扎实的理论基础和专业知识,具有较强的科研能力;
3.具有熟练的英文阅读能力,持续跟踪和掌握国际相关领域的前沿研究进展;
4.熟悉多类型数字资源内容组织以及展示模式;
5.熟悉Hadoop、Spark等开源平台,熟悉Python、Java等编程技术;有实际开发、系统实现经验者优先;
6.全职在站进行研究,具有良好的团队合作精神,较强的责任心。 |
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5 |
院中心 |
信息系统部 |
大数据知识智能计算应用 |
大数据知识智能计算研究方向 |
2 |
吴振新 |
1.研究大数据技术方法与架构,包括:新型分布式大数据存储架构设计与应用,大数据计算技术与方法模型;
2.知识抽取、数据标引、数据挖掘分析;
3.机器学习理论方法研究与应用,涵盖深度学习模型构建;机器学习技术应用;
4.实施大数据知识图谱构建。
5.研发基于大数据的情报分析计算平台。 |
1.计算机、信息管理、情报学等相关专业,博士研究生学历,年龄在35周岁以下;
2.具有扎实的理论基础和专业知识,具有较强的科研能力与应用研发能力;
3.具有熟练的英文阅读能力,持续跟踪和掌握国际相关领域的前沿研究进展;
4.熟悉知识图谱与相关知识图谱构建应用相关工作;
5.熟悉Hadoop、Spark等开源平台,熟悉TensorFlow等开源机器学习框架,熟悉Python、Java等编程技术;有实际开发、系统建模、系统实现经验者优先;
6.全职在站进行研究,对数据有较强的理解,具有良好的团队合作精神,较强的责任心。 |
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6 |
院中心 |
信息系统部 |
大数据挖掘处理的技术方法研究 |
大数据挖掘研究方向 |
2 |
张智雄 |
开展大数据挖掘处理的技术方法研究。主要研究包括(不限于以下几个方面):
1.科研机构竞争力的监测分析评估技术方法;
2.情报计算分析技术方法;
3.科技文献语义知识内容揭示和语义索引研发;
4.语义研究化揭示和组织;
5.科研数据和科技文献数字保存管理;
6.文本挖掘、信息抽取、可视分析等相关领域。 |
1.具有扎实的理论基础和专业知识,具有较强的科研能力和科研合作精神;
2.具有博士学位,图书馆学情报学、计算机科学、计算语言学、信息系统管理或相关专业领域背景,身体健康,年龄一般不超过35周岁;
3.有较强的英文阅读能力,能够有效跟踪和掌握国际相关领域的前沿研究进展;
4.有一定的科研训练基础,能够较快适应研究工作,确定研究主题,找出有价值的重要研究问题,并理出合理的方法,解决相关科学问题;
5.有较好的文字表述能力,能够清晰准确地表达研究工作。 |
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7 |
院中心 |
情报研究部 |
情报研究 |
科技创新与管理 |
2 |
刘细文
谭宗颖 |
1.针对学科领域和技术主题,开展知识挖掘和发展趋势研究;
2.开展知识挖掘和技术预测的前沿技术及其应用探索研究;
3.开展大数据技术趋势分析、学科领域和技术主题模型与方法的应用研究。
4.参与完成科研项目,设计方案,满足用户需求。
5.独立设计并申请基金项目。 |
1.计算机、数据分析、技术创新管理等相关专业学科背景,博士研究生学历,年龄在35周岁以下;
2.对知识挖掘、技术预测有较为深入的理解,对文本分析、大数据分析的发展趋势有较为全面的认识;
3.有良好的团队合作精神,较强的责任心;
4.具有独立开展创新研究的能力;
5.有良好的中英文文字功底和沟通表达能力;
6.其他条件参照中心博士后招聘相关条件。 |
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8 |
院中心 |
情报研究部 |
情报研究 |
科技情报研究 |
2 |
刘细文
谭宗颖 |
1.开展相关科技领域的监测与情报分析;
2.面向中科院重大科研领域与方向,开展支持科研项目决策和技术转移转化的重大科技情报研究;
3.跟踪学科、技术、产业发展趋势,组织开展学科战略、产业技术发展的情报分析方法与模型研究。
4.参与完成科研项目,设计方案,满足用户需求。
5.独立设计并申请基金项目。 |
1.具有理工科背景,博士研究生学历,年龄在35周岁以下;
2.了解和具备相关科技领域的专业知识和科研或技术管理经验;
3.有良好的团队合作精神,较强的责任心;
4.具有独立开展创新研究的能力;
5.有良好的中英文文字功底和沟通表达能力;
6.其他条件参照中心博士后招聘相关条件。 |
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9 |
院中心 |
资源部 |
科学数据管理与应用服务 |
面向学科领域的科学数据综合服务研究 |
1 |
刘会洲 |
1.对我国科学数据相关的仓储平台资源进行梳理,入库形成专题库,并维护和管理该专题资源;
2.参与相关项目的申请、设计、调研和执行实施,根据项目需求,对多源异构科研资源(科学数据、文献、专利、报告等)进行快速方案设计和资源对接;
3.分析不同来源的科研资源的协同服务模式和权益模式,对资源和知识的碎片化、标引和重组进行理论探索;
4.针对学科领域特点,在现有词表、文献和科学数据的基础上,提出产品设计框架,并开展数据挖掘分析,开发设计新的服务产品和服务模式;
5.每年与合作导师完成1-2篇高水平期刊论文。 |
1.有理工科学术背景或数字人文领域背景,博士研究生学历,年龄在35周岁以下,身体健康;
2.熟练掌握数据库技术(SQL语句);
3.熟悉一种以上编程技术(PHP\Java\Python);
4.熟悉数据管理、信息处理、数据分析的流程和基本技术方法,参加过科学数据相关项目。
5.英语读写无障碍,能够有效跟踪和掌握国际相关领域的前沿研究进展,入站前发表1篇以上英文论文。 |
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10 |
院中心 |
知识产权运营管理中心 |
知识产权运营 |
专利运营与产业分析 |
2 |
刘会洲
赵亚娟 |
面向中科院研究所知识产权运营开展产业情报研究与分析 |
1.综合性大学理工科背景,博士研究生学历,年龄在35周岁以下;
2.具备知识产权和成果转移转化领域的学习和研究经历;
3.具备优秀的英语阅读与理解能力;
4.逻辑思维清晰、严谨;
5.其他条件参照中心博士后招聘相关条件。 |
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11 |
成都中心 |
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科技战略情报研究 |
科学计量与科技评价理论方法与应用 |
1 |
张志强 |
科学计量与科技评价理论方法与应用。
基于大数据,开展科学计量、情报挖掘与技术预测等理论、方法及实践应用研究。重点涉及:(1)多源数据集成和规范方法。研究海量异构多源信息融合的机制与机理,探寻多源信息融合的本质与规律,以及多元关系融合分析的方法。(2)大数据的统计分析方法。海量异构数据的基本统计方法、高维数据降维分析等。(3)面向大数据的数据挖掘与文本挖掘方法。大数据(含数据与实体描述、联机分析、聚类关联规则等)的时空数据分析、数据挖掘(含分类、聚类、关联规则、机器学习等)、图模型分析与挖掘、文本挖掘(含自然语言处理、分类、聚类、关联分析、可视化等)、观点挖掘与话题演化分析(含自然语言处理、分类、基于情感或特征分析、比较关系抽取等)。(4)预测分析。通过大数据的时间序列分析、多元统计分析(含分类、多因子分析、仿真模型等),建立预测模型,形成决策咨询的支撑。 |
博士研究生学历,近3年内毕业,情报学、计算机、管理科学工程、科技规划及相关学科专业,年龄应在35周岁以下(1985年1月1日以后出生)。 |
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12 |
成都中心 |
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科技战略情报研究 |
学科信息学与领域知识发现与应用研究。 |
1 |
张志强 |
学科信息学与领域知识发现与应用研究。学科信息学是指学科领域在科研创新中应用信息科学与计算科学的技术、手段与方法,进行科学数据收集、存储、处理、再分析、可视化和知识发现,从而创造新知识、发现新方法、提供学科战略决策咨询的交叉性学科。学科信息学是对专门学科信息学的总结与概括,是专门学科信息学概念的一般泛化和普适应用,可用以归纳专门学科信息学的一般特征、理论思路、研究方法、应用实践规律等。可以说,学科信息学的本质是学科研究的全面信息化和数据化,是信息科学和数据科学在特定学科领域研究中的内生化应用。学科信息学是基于学科数据的、用于科学研究发现活动的一般性规律的科学,重点突出了对学科信息、数据的计量分析与挖掘分析。在学科信息学的理念下,重点开展学科领域的专门信息学与知识发现的理论方法与应用研究,以及开展一般学科信息学、政策信息学、专利信息学等与有关可以知识发现相关的新型信息学的研究与应用。 |
博士研究生学历,近3年内毕业,情报学、计算机、管理科学工程、科技规划及相关学科专业,年龄应在35周岁以下(1985年1月1日以后出生)。 |
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13 |
成都中心 |
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科技战略情报研究 |
科学学及科技政策的创新研究与应用 |
1 |
张志强 |
科学学及科技政策的创新研究与应用。基于科学文献、知识产权、科技奖项、科学研究数据等各类科学大数据,基于大数据计算与社会网络分析的理论与方法,研究与揭示现代科学诞生以来科学与技术创新发展的历史规律与特点趋势,为相关科技政策(科研资助,科技人才评价,国家奖励制度,团队建设等)的研究与完善提供大数据分析的结论与认识支撑,发展科技政策的新理论与新认识。 |
博士研究生学历,近3年内毕业,情报学、计算机、管理科学工程、科技规划及相关学科专业,年龄应在35周岁以下(1985年1月1日以后出生)。 |
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14 |
成都中心 |
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科技战略情报研究 |
创新战略与创新政策理论方法研究与应用 |
1 |
张志强 |
创新战略与创新政策的理论方法研究与应用。面对全球科技与产业变革发展的大趋势,面对数字经济、共享经济等新经济范式不断涌现的新形势,随着开放科学、开放获取、开放创新、竞争合作的新创新范式等的深入发展,围绕国家、政府、企业、研发机构等多类型主体的竞争合作发展面临的问题,开展科学大数据与经济社会大数据的融合研究,开展宽领域创新战略与创新政策、开放创新与竞争发展的理论方法研究与应用。
可以围绕上述方面选择开展研究,通过研究形成基金项目研究课题设计,同时参与单位的相关的科学计量、科技评价、科技政策、创新战略与政策等的研究课题的工作。 |
博士研究生学历,近3年内毕业,情报学、计算机、管理科学工程、科技规划及相关学科专业,年龄应在35周岁以下(1985年1月1日以后出生)。 |
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15 |
武汉中心 |
数据平台中心 |
大数据挖掘处理研究 |
大数据挖掘处理技术方法 |
3 |
张智雄 |
开展大数据挖掘处理的技术方法研究,主要研究包括(不限于以下几个方面):
1.科研机构竞争力的监测分析评估技术方法;
2.情报计算分析技术方法;
3.科技文献语义知识内容揭示和语义索引研发;
4.语义研究化揭示和组织;
5.科研数据和科技文献数字保存管理;
6.文本挖掘、信息抽取、可视分析等相关领域。 |
1.图书馆学、情报学、计算机科学、计算语言学、信息系统管理等相关专业,博士研究生学历,年龄一般不超过35周岁,身体健康;
2.具有扎实的理论基础和专业知识,具有较强的科研能力和科研合作精神;
3.有较强的英文阅读能力,能够有效跟踪和掌握国际相关领域的前沿研究进展;
4.有一定的科研训练基础,能够较快适应研究工作,确定研究主题,找出有价值的重要研究问题,并理出合理的方法,解决相关科学问题;
5.有较好的文字表述能力,能够清晰准确地表达研究工作。 |
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16 |
武汉中心 |
区域与产业情报中心 |
产业技术与产业大数据研究 |
产业技术与产业大数据研究 |
2 |
钟永恒 |
1.跟踪全球主要发达国家科技创新政策、战略及重大项目、学科发展方向,掌握最新国际科技发展动态;
2.开展产业经济、开展产业创新竞争力、产业规划等研究;
3.开展产业科技大数据、知识产权等研究;
4.开展与知识管理、知识服务、知识产权等相关交叉领域研究。 |
1.图书馆学情报学、计算机科学、信息系统管理、经济学、管理学或者相关理工科专业,博士研究生学历,年龄一般不超过35周岁,身体健康;
2.具有产业技术研究的相关专业知识和理论基础;
3.具有较好的学术研究经历,具有较强的科研能力,熟练掌握科研的流程和想方法;
4.熟练掌握至少一名外语,有较强外文读写能力,能够跟踪国际发展态势;
5.具有较强的逻辑思维和写作能力。 |
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17 |
武汉中心 |
战略情报中心 |
科研政策与标准化情报方法研究 |
科研政策与标准化情报方法研究 |
2 |
魏凤 |
开展科研政策与标准化情报方法研究,主要研究包括(但不限于):
1.科技政策信息管理、分析与评价方法研究;
2.标准与科技政策关系及揭示方法研究;
3.科技成果及转化竞争力评价研究;
4.科研决策支撑体系与评价研究;
5.标准与科技成果转化的战略研究;
6.与信息管理、知识挖掘、评估评价等相关或交叉领域的研究。 |
1.图书馆学、情报学、信息管理、经济管理、等相关专业博士研究生学历,年龄一般不超过35周岁,身体健康;
2.具有扎实的理论基础和专业知识,具有较强的科研能力和科研合作精神;
3.有较强的英文阅读能力,能够有效跟踪和掌握国际相关领域的前沿研究进展;
4.有一定的科研训练基础,能够较快适应研究工作,确定研究主题,找出有价值的重要研究问题,并理出合理的方法,解决相关科学问题;
5.有较好的文字表述能力,能够清晰准确地表达研究工作。 |