<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8">
</head>
<body>
<div dir="ltr"><span style="font-size:12.8px">Research Fellow: Bayesian inverse problems, high-dimensional Monte-Carlo methods and </span><span style="font-size:12.8px">Data Assimilation, Bayesian Deep Learning (</span><a href="http://www.normalesup.org/~athiery/job_adv/postdoc_MC.pdf" rel="noreferrer" target="_blank" style="font-size:12.8px">http://www.normalesup.org/~<wbr>athiery/job_adv/postdoc_MC.pdf</a><wbr style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">)</span><br style="font-size:12.8px">
<span class="gmail-il" style="font-size:12.8px">Salary</span><span style="font-size:12.8px"> Range: S$70K -- S$85K</span><br style="font-size:12.8px">
<span style="font-size:12.8px">Initially for a period of 2 years</span><br style="font-size:12.8px">
<span style="font-size:12.8px">Department of Statistics and Applied Probability, NUS, Singapore</span><br style="font-size:12.8px">
<br>
Dear colleagues,
<div><br>
<span style="font-size:12.8px">the department of Statistics and Applied Probability of the National University of Singapore  </span><span style="font-size:12.8px">has 3 postdoctoral positions are available. Topics of interest include, but are not  </span><span style="font-size:12.8px">limited
 to: PDE constrained </span><span style="font-size:12.8px">Bayesian inverse problems, high-dimensional  </span><span style="font-size:12.8px">Monte-Carlo methods (MCMC, particle methods, </span><span style="font-size:12.8px">optimal transport), high-dimensional
 Data Assimilation (SMC, EnKF, Variational approaches, </span><span style="font-size:12.8px">Hybrid Methods), Bayesian Deep Learning models for inference in data-scarce settings. </span>
<div><span style="font-size:12.8px"><br>
</span></div>
<div><span style="font-size:12.8px">These </span><span style="font-size:12.8px">project are in collaboration with (i) Abyss Processing, a young and energetic startup specializing </span><span style="font-size:12.8px">in leveraging Deep Learning for medical
 diagnosis (ii) the Solar Energy Research Institute of </span><span style="font-size:12.8px">Singapore (SERIS). The candidate will work closely with Dr. Alex Thiery and will use this </span><span style="font-size:12.8px">postdoctoral stint to develop a strong
 research profile that will enable him/her to find a good </span><span style="font-size:12.8px">faculty position.</span><br style="font-size:12.8px">
<br style="font-size:12.8px">
<span style="font-size:12.8px">Applicants should be highly motivated and creative, show an exceptional track record, and </span><span style="font-size:12.8px">hold a Ph.D. degree in Computational Statistics, Computer Science, Signal Processing, </span><span style="font-size:12.8px">Mathematics,
 or related fields, and be interested in working in an interdisciplinary and</span><br style="font-size:12.8px">
<span style="font-size:12.8px">multicultural environment. Positions for postdocs who just obtained their Ph.D. degree and for </span><span style="font-size:12.8px">experienced researchers with several years of postdoctoral experience are available. These </span><span style="font-size:12.8px">positions
 offer the opportunity to gain leadership and supervision experience in joint projects </span><span style="font-size:12.8px">with younger scientists.</span><br style="font-size:12.8px">
<br style="font-size:12.8px">
<span style="font-size:12.8px">Term of Appointment​: the appointment can commence immediately and will be initially for a </span><span style="font-size:12.8px">period of two years (renewable for a third year).</span><br style="font-size:12.8px">
<br style="font-size:12.8px">
<span style="font-size:12.8px">Interested candidates are encouraged to directly contact Dr. Alex Thiery (</span><a href="mailto:a.h.thiery@nus.edu.sg" style="font-size:12.8px">a.h.thiery@nus.edu.sg</a><span style="font-size:12.8px">​) for further details.</span><br>
</div>
</div>
</div>
<br>
<hr>
<font face="Arial" color="Black" size="1"><br>
Important: This email is confidential and may be privileged. If you are not the intended recipient, please delete it and notify us immediately; you should not copy or use it for any purpose, nor disclose its contents to any other person. Thank you.<br>
</font>
</body>
</html>