本次PhD岗位隶属于爱尔兰都柏林大学学院（UCD）的化学与生物工艺工程学院。作为爱尔兰顶尖公立高校，UCD的该学院实力雄厚，其化工与生物过程工程相关专业在爱尔兰排名第二，全球排名第125位，隶属于工程与建筑学院体系。
一、项目简介
这是一个为期4年的全额资助PhD岗位，核心聚焦reinforcement learning方法在智能生物过程控制中的优化与落地。
项目面向全球招生，申请截止日期。2026年6月15日，预计2026年5月或9月启动。
岗位以解决实际生物过程复杂性为目标，兼具学术深度与应用价值，提供国际化研究环境，候选人可参与美国、德国等国家的跨机构协作，推进计算方法的实验验证。
二、工作内容
- 优化并整合reinforcement learning方法，重点突破泛化性、知识迁移能力及计算效率三大核心问题，形成适配生物过程控制的技术体系。
- 搭建专属计算框架，针对性应对真实生物过程中的复杂场景，实现理论方法与实际应用的衔接。
- 以前沿生物技术及代谢系统为案例开展研究，参与国际协作项目，完成计算方法的实验落地与效果验证。
三、福利待遇
岗位为全额资助类型，核心福利涵盖两方面：
- 学业与科研支持：纳入UCD 4年结构化PhD培养体系，配备专属研究预算，可覆盖国际会议、研讨会参会费用，以及科研所需的耗材、设备采购等支出。
- 薪酬保障：发放月度stipend，保障博士阶段基本生活需求，无需承担学费，整体待遇符合爱尔兰高校科研岗位常规标准。
四、申请建议
- 学术背景适配：优先具备chemical/(bio)process engineering、systems biology、data science、AI/ML等相关专业硕士学位，课程体系需涵盖机器学习、数学建模等核心内容。
- 技能强化准备：熟练掌握Python及主流machine learning框架（如TensorFlow、PyTorch），无生物过程相关经验者，可补充代谢工程、生物过程控制基础理论，提升竞争力。
- 申请材料优化：将CV、学术成绩单、动机信整合为单一PDF提交。动机信需聚焦项目核心，说明个人对reinforcement learning与生物过程数字化的理解，结合自身技能阐述适配性，避免空泛表述。
五、对该职位的理解和创新想法
该项目聚焦reinforcement learning与生物过程控制的交叉融合，核心是通过算法优化破解生物过程复杂性难题，兼具学术创新与产业应用价值，可以从以下角度进行思考：
- 如何提升reinforcement learning算法在不同生物过程中的泛化能力，减少场景适配成本；
- 如何通过知识迁移机制，缩短算法在新生物系统中的训练周期；
- 如何平衡算法计算效率与控制精度，适配工业级生物过程需求。
申请者应当夯实reinforcement learning理论基础与Python实操能力，主动了解生物过程控制的行业痛点，结合自身学术背景找准研究切入点；同时关注国际相关领域研究进展，在动机信中体现对项目协作价值的认知，可尝试提出初步的算法优化思路，展现创新潜力。
