学術変革領域研究A 研究員1名(准教授相当)公募

計算物性物理MLの皆様,

締切まで2週間となりましたので,下記の学術変革領域研究Aの准教授の公募を

再度お知らせいたします。

積極的なご応募をお待ちしています。

また興味のありそうな周囲の方にお知らせくださるとありがたく存じます。

大槻東巳、今田正俊

—————————-

科研費学術変革領域研究A「学習物理学」(2022-2026年度、領域代表 橋本幸士)では,

物性物理学の分野での研究員1名(准教授相当1名)の募集を下記の要領により行なっています。

合わせてJREC-INの以下のサイトもご覧ください。

jrecin.jst.go.jp/seek/SeekJorDetail?fn=3 <jrecin.jst.go.jp/seek/SeekJorDetail?fn=3&id=D122081506&ln_jor=0> &id=D122081506&ln_jor=0

1. 職名・採用数

主任研究員(研究院准教授)1名(勤務成績と予算状況に応じて任期最長2027年3月まで)

2. 専門分野

 物性理論

3. 研究概要

学術変革領域研究A「学習物理学」において,領域A03班(物性物理)のメンバーと協力し,

機械学習による物性理論の変革を行う。

また,領域全体の研究計画班,並びに公募研究班との連携を,インターフェースとして図り,

物性物理学における機械学習の広い視点からの展開を試みる。

学術変革領域研究A「学習物理学」

kaken.nii.ac.jp/ja/grant/KAKENHI-AREA-22A202/

A03班(物性物理)

kaken.nii.ac.jp/ja/grant/KAKENHI-PLANNED-22H05114/

学習物理領域ホームページ

mlphys.scphys.kyoto-u.ac.jp

4. 勤務地

〒169-8555 東京都新宿区大久保3丁目4−1 早稲田大学西早稲田キャンパス

5. 給与等諸条件

早稲田大学の給与規定による。

[給与・手当等] 勤務大学の支給基準に基づき,能力・経歴により決定

[社会保険] 私立大学共済組合,厚生年金,雇用保険および労災保険に加入

[試用期間] あり(6ヶ月)

[任期] 年度ごとに更新で最長2027年3月まで。

[勤務形態]

・専門業務型裁量労働制(1日7時間45分相当)

・休日:土・日曜,祝日,年末年始,創立記念日,夏季一斉休業日

・交通費支給

6. 応募資格

博士号またはPh. D.

7. 着任予定日

できるだけ早い時期。遅くとも2023年4月1日

8. 応募締め切り

2022年10月17日(必着)

9. 応募書類

(1) 履歴書(写真付き,連絡先情報・着任可能時期を明記)

(2) 研究業績リスト(主要論文(5編以内)に印をつけること)

(3) これまでの研究概要と着任後の研究計画(合計2,000字程度)

(4) 応募者について問い合わせできる方2名(氏名・連絡先)の情報

*上記の各書類をまとめた一つのPDFファイルとし,下記メールアドレスまでE-mailで送信してくだ

さい。

*提出書類に記載された個人情報は,選考の資料としてのみ利用し,個人情報保護法に基づいて適正に取り扱います。

10. 書類送付先・問い合わせ先

[応募書類送付先]

上智大学理工学部大槻東巳

メールアドレス:ohtsuki_at_sophia.ac.jp

(change “_at_” to @)

*メールの件名を「学習物理応募(研究院准教授)」としてください。

*お問い合わせはメールでお願いいたします。

[問い合わせ先]

上智大学理工学部大槻東巳

メールアドレス:ohtsuki_at_sophia.ac.jp

(change “_at_” to @)

または

早稲田大学理工学術院 今田正俊

メールアドレス:imada_at_aoni.waseda.jp

(change “_at_” to @)

*お問い合わせはメールでお願いいたします。

11. 選考方法

書類選考および面接

*選考内容および結果に関する問い合わせには一切お答えできません。

12. その他

本領域では,本公募に加えて,ほかに学習物理学分野で2名の准教授を公募しています。

詳細は領域ホームページをご覧ください。

以上

=====================================================================

————————————————-
Computational Material Physics Mailing List
home: www.issp.u-tokyo.ac.jp/public/cmp/
archive: cmp-ml.issp.u-tokyo.ac.jp
twitter: https://twitter.com/cmp_ml
————————————————-