机器学习与医疗数据科学博士研究岗位

项目2205 · ETH Zurich · ETH Zurich

申请截止日期: 优先申请日2026年11月22日，之后仍滚动考虑；期望2027年1月1日或协商更晚入职
资助信息: 100%全职固定期限雇佣，提供ETH博士工资；具体2027个人档位、合同及续约待定。D-INFK采用Rate4/5，2026首年税前年薪67,100或73,100瑞郎，仅作制度参照。

申请工作台

保存项目，围绕当前机会准备申请。截止日期和资格请以原始公告为准。

项目介绍

项目概览

苏黎世联邦理工学院计算机科学系的Medical Data Science Group由Julia Vogt教授领导，招收机器学习与医疗数据科学博士。岗位位于瑞士苏黎世，为100%全职、固定期限雇佣，面向希望发展基础机器学习和AI、同时解决医疗健康问题的研究者。优先申请日为2026年11月22日，之后的申请仍滚动考虑；期望入职为2027年1月1日，也可协商更晚日期。

项目详情

研究组结合基础机器学习创新与有意义的医学应用，研究方向可能包括表示学习、基础模型预训练和后训练、生成式AI、解释与可解释性、概率建模、时间序列分析及多模态学习。岗位提供在技术与医疗团队紧密合作的机会，具体课题由候选人与Julia Vogt共同发展，兼顾候选人的兴趣、已有专长及研究组重点；并未将疾病、数据集或模态预先固定。

博士研究者将开展独立方法研究，设计和实现新的机器学习模型，系统评估模型与实验，并确保研究严谨和可复现。需要在科学会议和同行评议期刊发表展示成果，发展博士论文；与技术及医学领域专家协作，参与科学讨论、研讨会和组内活动，同时支持教学及学生项目指导。方法创新与医疗应用同样重要，不能只把工作理解为在现成数据上训练单一模型。

学校提供国际协作环境、与跨领域专家共同塑造研究方向的空间，以及先进基础设施和高性能计算资源；支持参加会议、训练和科研交流，积累教学、指导和辅导经验。公告提供具有竞争力的ETH博士工资与雇佣条件，并列出公共交通季票、共享汽车、ASVZ体育、儿童照顾及养老金等员工福利。具体适用、个人GPU资源、研究及会议预算和合同期限应由个人安排确认。学校重视平等、多样性与可持续发展，初筛由负责招聘的人员完成，而非人工智能。

申请要点

候选人需具有计算机科学、机器学习、统计、应用数学或密切相关技术领域的硕士学位。数学、统计和机器学习基础扎实，具备如Python的可靠编程技能；对基础ML研究及医疗健康应用均有兴趣，能够好奇、创造性、独立和系统地处理困难问题，具有强分析与解决问题能力，重视严谨负责的科研。需要良好英语沟通，热衷跨学科合作，并愿意接受新思路、建设性反馈和学术交流。医疗或生物数据经验是优势，不是申请前提。

网上申请材料包括：说明动机、研究兴趣和经历的求职信；CV；本科与硕士成绩单及学位证书；三位学术或职业推荐人的姓名、邮箱和所在单位；一篇论文、学位论文或能够展示学术推理与写作的摘要样本。公告要求推荐联系人，并未说主申请时必须先提交三封推荐信。岗位咨询联系Silke Mühlstedt博士，邮箱silke.muehlstedt@inf.ethz.ch，但该邮箱不接受主申请。学校仅接受在线申请系统提交，邮件及邮寄申请不予考虑。

大学政策补充：D-INFK要求相关硕士及熟练英语，不强制语言考试，GRE也非强制；普通博士通常4至5年完成，但这不是本岗位已保证的合同年数。系内说明博士采用Rate4或Rate5，2026首年税前年薪为67,100或73,100瑞郎；本岗期望2027开始，实际当年档位和金额仍应以个人合同为准。博士仍有注册、一次性博士费及学期费用，私人医疗保险和税费扣款需另行考虑，不能把税前年薪当作净收入。

学校强调欢迎不同背景、重视尊严与平等的工作学习环境，并支持科研发展；员工福利中的交通、体育及儿童照顾优惠应按实际适用条件核实，不能自动换算为工资补贴。

需要进一步确认

申请前落实硕士完成时间、优先申请日和材料，若较晚提交应先询问名额。面试讨论如何共同确定方法问题、数据与临床合作的可用性、评估设计、计算额度、日常指导、教学比例及会议支持。接受前取得个人薪资、合同续约和毕业尾期安排，并明确数据权限、发表与知识产权，以及住房保险的实际费用。

查看收录来源与申请要求

收录来源可能是学校或招聘平台；正式申请入口及最新要求请核对公告与下方报告中的官方来源。

项目深度调研报告

报告生成记录：2026-10-22。生成日期不代表招聘方确认项目仍开放。

资料更新记录：2026-10-22。申请前请再次核对原始公告。

PhD 项目深度调研报告：ETH机器学习与医疗数据科学博士

快速判断

这项位于苏黎世的100%全职、固定期限岗位由Julia Vogt的医疗数据科学研究组招收，以医疗应用推动基础机器学习方法创新，适合数学基础扎实、希望与临床团队合作的ML研究者。课题可与导师共同塑造，医疗数据经验是加分项，并非必需。优先申请日为2026年11月22日，之后仍滚动考虑；期望2027年1月1日开始，或协商更晚时间。合同年限和个人工资尚未确定。确切当前岗位。

研究问题与博士工作

医疗数据往往异质、标签不均，并受医院和采集条件变化影响。新模型的价值不能只由同一数据集中的分数判断，还需清晰假设、可复现实验及跨训练场景的有效性证据；这是研究难点分析，不代表已指定某个数据集。

公告列出表示学习、基础模型预训练与后训练、生成式AI、可解释性、概率建模、时间序列及多模态学习。具体方向根据候选人兴趣、专长与组内重点共同确定，尚未固定疾病、数据集、模态或软件框架。工作包括独立方法研究、模型实现和系统可复现评估、会议期刊发表及博士论文、跨技术与医疗协作、组会讨论，以及教学和学生项目指导。

可考虑先与临床伙伴明确问题，建立患者层面数据划分与有力基线，再研究模态缺失、校准和分布变化；这些是准备建议，不能写成额外公告任务。应确认哪些数据已有审批和访问权限、谁能判断标签可靠性，以及数据延迟时方法研究如何继续。研究组方向。

可在写作样本中解释如何防止同一患者的不同记录落入训练与测试两侧，并区分模型区分度、概率校准与临床使用效果；样本量和误差条应与分数同时呈现。这是评估思路建议，不是要求申请前开展临床试验。

学校、学科与培养

瑞士ETH同时为雇主与授位机构，所在单位为计算机科学系D-INFK，博士授予Dr. sc. ETH Zurich，包含研究、教学及课程要求。医疗合作不构成医学执照或联合临床博士。系内培养介绍称通常4–5年完成，这不是已保证的雇佣或资助年限。博士培养；学位框架。

官方QS2026学科表为计算机科学与信息系统全球第10、数据科学与AI第11，不能写成医疗ML或导师的排名。D-INFK要求第二指导者；博士计划须在资格讨论前四周且临时录取后最迟11个月提交，资格讨论在12个月内完成，含20分钟展示、总计至少45分钟，通过后正式录取。现行ETH博士课程框架要求至少12 ECTS，包含伦理与良好科研实践，具体认可按院系规则落实。注明年份的学科排名；研究计划与进展；博士课程框架。

导师、论文与研究资源

Julia Vogt是计算机科学副教授和研究组负责人，具有数学、计算机与医学研究经历，研究连接基础ML与个体化医疗。这些经历支持其跨学科能力，具体项目仍需确认疾病数据及临床人员是否已为本岗位落实。导师官方履历；研究组论文记录。

三篇近期合作研究均阅读正文，并保留实际发表与访问状态：

Chopard等，MLHC2025／PMLR298：已发表会议论文全文，处理非受控环境下的婴儿动作视频，以运动特征和ML方法比较，报告AUROC最高0.8283。论文明确小样本、人口构成同质、拍摄异质和视频级粗标签等限制，适合联系时序与弱标签研究，不能据此宣布常规筛查已有效。已发表动作视频研究。
Laguna等，MVMAE：阅读2025年12月arXiv预印本，组内列为2026年TMLR投稿，尚未独立确认接收。以掩码重建和跨视图对齐学习表示，V2T将报告用于训练辅助信号、推断仍仅使用图像；MIMIC-CXR、CheXpert、PadChest比较支持标签效率与迁移研究，回顾性基准成绩不是前瞻性患者获益。多视图表示预印本。
Gundersen等，RadVLM强化学习：阅读2025年12月预印本，研究组列为2026年MIDL投稿，接收尚未确认。监督微调后，以临床任务奖励进行GRPO提升报告生成和视觉定位；所测场景显式“思考”未增加收益。讨论指出以标准答案为条件构造冷启动数据的偏差，以及奖励设计风险；适合设计预/后训练消融，不能推广为“推理普遍无用”。影像强化学习预印本。

岗位承诺ETH高性能计算、会议和训练支持。Euler文档确认CPU/GPU、Slurm与科学软件服务，但未给本人的GPU额度、医疗数据安全环境和预算。计算基础设施。

匹配、薪酬与申请

硬性条件为计算机、ML、统计、应用数学或相近技术专业硕士，扎实数学、统计、机器学习和如Python的编程能力，独立分析、负责任科研及良好英语沟通。医疗或生物数据经历属于优势。系内要求英语熟练，不强制语言考试，GRE也不强制；主申请仍遵循此岗位的材料与入口，不能由通用中央申请流程替代。院系录取要求。

D-INFK说明博士使用Rate4或Rate5；2026年首年表对应税前年薪67,100或73,100瑞郎，按12次发薪约税前月5,592或6,092瑞郎。这是适用院系制度参照，不是个人2027 offer；须确认2027标准、档位、合同及续约。一般ETH条款通常含三个月试用期，外国雇员需相应许可；可延长至六年的规则不能理解为本岗保证资助六年。工资制度；个人合同条件。

博士费用为海外毕业生注册150瑞郎、全博士一次性1,500瑞郎（报名博士考试后支付）及每学期强制费42瑞郎，是否报销未列。官方生活指南的基本固定预算约每月1,890瑞郎，不含个人额外开销；房间参照700–1,200、医保300瑞郎，应当视为指导而非2027报价。税费、养老金社保扣款、强制私人医保、押金及家庭情况均会影响支出，不能用税前工资直接承诺结余。博士收费；苏黎世预算；保险与扣款。

材料包括阐述动机、兴趣和经历的求职信、CV、本科及硕士成绩/证书、三位学术或职业推荐联系人的姓名邮箱单位，以及一篇论文、学位论文或体现推理与写作能力的摘要样本。这里要求联系人，不是申请时必须先交三封推荐信。正式申请只走网上系统，咨询联系Silke Mühlstedt博士，silke.muehlstedt@inf.ethz.ch，该邮箱不收主申请。

前景与下一步

可复现的多模态/概率建模、评估和临床协作能迁移到学术医疗ML和健康研发。Vogt的观点文章强调辅助医生和外部泛化，不替代医学责任；这是专家背景材料，不是临床验证或就业率统计。导师医疗AI观点。

申请前选择一个连贯问题、核实硕士完成时间并争取优先日前提交，展示有基线、不确定度及失败或泛化案例的可复现研究；面试时落实方向、数据权限、临床评估、算力与日常指导；接受前确认2027工资档、合同续约及毕业尾期支持、教学量、数据/发表/知识产权、会议预算，以及真实住房医保支出。