發布：2024-04-09 12:18:05 關注：28937次
微納米科技是我國具有“創新主動權”的戰略性新興科技領域，也是眾多高新技 術產業創新的源頭之一。近年來，隨著信息技術、人工智能、量子技術、類腦科學、深藍、 深海、深空等領域蓬勃發展，納米科技已經成為這些尖端領域的關鍵支撐。
本實驗室的特點是聚焦基本科學原理的原始創新，以建立新一代具有競爭力的納 米工程。相關研究涉及化學，化工，機械工程，能源動力，材料科學，電子科學，固體物理， 光學和熱學等基礎前沿領域。涉及的課題包括納米材料的結構、性質與功能的關系；納 米尺度的材料生長機理；在納米尺度上實現對物質結構及變化的精確控制，對納米尺度 下新的物理、化學現象的探索等。
實驗室擁有學校強大的行政和資源支持，以及院士、高層次專家學者等一流的師 資，培養了一批具有高水平的創新團隊和工程科技人才，擁有多學科互動合作模式， 優越的科研環境以及開放的學術氛圍。實驗室在人才聘用、培養、使用、評價、激勵 方面做出了積極探索，真正做到尊重勞動、尊重知識、尊重人才，為科技工作者進行 創新活動提供優越平臺。
誠摯歡迎有志于相關方向的優秀人才前來申請。
本實驗室招聘方向：（1）化學與化學工程（2）納米科學與技術（3）材料科學與 技術（4）納米計量學及測量（5）電子科學與技術（6）能源動力（7）生物醫學工程 （8）機械工程。
1. 具有物理學、化學與化工、納米科學與技術、電子工程、機械工程、能源動力工程、材 料科學與工程、生物、醫學等相關專業博士學位或碩士學位。
2. 富有良好的科研創新精神和獨立開展科學研究的能力，以及較好的英文水平。
3. 具備良好的團隊合作意識和較強的責任心。
4. 良好的口頭和書面交流能力。
（一）教授系列和研究員系列
1. 實驗室精選重要的研究大目標，根據研究人員專業及研究目標立項，項目包括基礎 研究及應用研究，并為每位研究人員至少配備一名博士后和一名博士生，根據績效， 可靈活增加博士后和博士生名額；
2. 為每位研究人員提供一流的科研平臺、支持項目所需貴重設備的購買、實驗材料費 用的支出、公共工程師的研究支持等；
3. 參照市場相應職位，為入選者提供有競爭力的協議薪酬，對于在職的申請人，可提 供比申請人目前薪酬高30%或以上的薪酬待遇，根據工作情況和科研產出，年終發放 優厚獎勵性津貼，最高可達6個月績效；
4. 優秀候選人可申請實驗室的微納探索者人才計劃：
♦ 副高級及以上教研人員：年薪 60-80萬；助理級教研人員：年薪50-60萬；
♦ 另外配備約150萬的科研經費支持，大額科研設備可以提供額外一次性不高于 500萬人民幣的采購支持；
♦ 第二年以后的支持，綜合首年的科研產出和貢獻再評估。
5. 合同期限：第1聘期3年，第2聘期3年，均可經評估后再續聘，取得優秀科研成果者， 經評估后可獲聘長聘；
6. 協助進行學校人才公寓申請和落戶等相關事宜，協助解決子女入學問題，提供良 好保障服務；
6. 條件突出者推薦申請國家獎勵，其他福利待遇按國家和上海交通大學規定執行。
（二）博士后崗位
1. 博士后崗位綜合年薪24-35萬元。入選者在站期間若獲得“中國博士后創新人才 計劃支持”或“上海市超級博士后激勵計劃”資助，在計劃執行期間，薪酬不低于 35萬元/年。
2. 博士后按照上海市和上海交通大學博士后管理政策辦理有關落戶事宜，可享受博 士后公寓，博士后出站若留上海工作，配偶及子女可隨遷落戶。
3. 實驗室具有完備的博士后出站留校發展政策，博士后取得優秀科研成果、滿足上 交教研系列要求者，經評估后可推薦留校獲教軌教職。
（三）工程師崗位
1. 年薪14-50萬元，提供具有市場競爭力的薪酬,具體工資一人一議。
2. 良好的校園工作環境，正常的工作時間（無三班倒），享受國家法定節假日，提供靈 活的寒暑假期，寒暑假天數和績效掛鉤，績效優異者或做出重大貢獻者，可增加至三周 假期。
3. 根據工作表現，提供有競爭性年終獎，重大突出成就或貢獻者，高達6個月的獎金
4. 提供子女就讀交大附屬學校機會， 優秀工程師提供入編機會
提供5000畝花園式校園，先進寬敞的的實驗室，舒適的辦公環境，以及9個性價比非常 高的美味餐廳，準時的校園巴士，有效的學院及學校管理體系，豐富的圖書資源。
(1) 詳細的履歷，其中包括畢業導師姓名、成績單、自身學術專長及技能；(2)所期待的 年薪和待遇。
郵件發送至陳老師：zhuyanling@sjtu.edu.cn，抄送至chenqiancqsjtu@sjtu.edu.cn， 郵件標題注明“崗位名稱+姓名+單位”。
同時歡迎廣大同學報考碩士生、博士生
• 互連工藝方向
• 二維電子器件方向
• 氧化與刻蝕工藝方向
• 微納米加工技術方向
• 微納工藝開發方向(激光改性工藝方向)
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• 納米材料薄膜制備規范與質量檢測方向
• 場發射，光量測，激光干涉儀方向
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• 精密一儀器系統設計，來模，算法等（Nanometrology）方向
• 機器學習在EDA/大規模集成電路領域的運用方向
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