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香港大学土木系汪家继教授课题组招收全额奖学金的结构工程博士生。
来自顶尖高校（如中国内地的C9、中国香港、美国、日本、新加坡、欧洲等）的教育部国家奖学金获奖者（或一等奖学金获奖者,First-class Honor），强烈建议申请香港博士奖学金计划（HKPFS）和香港大学校长奖学金（HKU-PS），成功入选者每年将由香港研究资助局和香港大学提供的四年合计165万港币奖学金（约合150万人民币）。香港大学将为上述获奖者确保至少首年学校住宿。未成功入选者也可享有每月1.85万港币的奖学金学费。
汪家继教授的研究领域将与近年来快速发展的机器学习方法与计算力学、结构工程、超级计算机等领域的研究相融合，主要包括：使用物理驱动机器学习方法求解或探索偏微分方程组，基于机器学习的工程结构的数字孪生模型，基于机器视觉和人工智能的结构智能监测技术，基于超算的组合结构的模拟与优化设计。
博士生研究阶段将获得世界领先的超级计算机资源。课题组与国内外多个前沿课题组建立了良好的合作基础。预计入学日期为2025年2月至10月。
专业能力要求：在2025年9月以前已完成土木工程或其他相关专业（力学，数学，计算机大类等）本科或以上学位。来自国内外名校的优秀本科毕业生会得到优先考虑。英语能力可参考香港大学博士生招生要求。
香港大学奖学金介绍：香港大学土木工程系现有教职员工约30名，在读本科生四百余名，研究生五百余名。土木工程系连续多年位列QS世界大学学科排名世界前20名。香港博士生学制为4年，特别优秀的博士生可申请提前博士答辩。优秀博士毕业后可申请人才引进计划。
土木工程系的成员积极从事智能建造、岩土、结构、交通工程以及环境的创新研究。香港大学土木工程系依托国家自然科学基金和香港地区等资助单位的项目资助，取得了大量国际前沿的研究成果，在国际上形成了广泛的影响力。诚恳欢迎对这一职位有兴趣的博士生申请人将简历、成绩单和研究陈述（包括研究经历和未来研究计划）以邮件形式发送至汪家继教授邮箱（cewang@hku.hk），并注明：PhD application at HKU。特别优秀的同学在发送邮件后也可直接电话联系，电话参见香港大学个人主页. 符合条件的申请人会得到面试通知。申请截止日期为2024年9月1日。
香港特区政府博士生奖学金: https://cerg1.ugc.edu.hk/hkpfs/index.html
（说明：预期25年入学申请截止日期为2024年12月1日，特别优秀的同学可在截止日期前提早提交申请并提前获得香港大学及香港政府研究资助局的审核考虑，通过审批者可提前获得上述奖学金的录用通知）
香港大学校长奖学金:
香港大学博士研究生申请信息:
https://gradsch.hku.hk/prospective_students/programmes/doctor_of_philosophy
课题组主页:
https://wangjiajithu.github.io/hku/index.html#openposition
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智能结构工程博士后研究员（土木工程系）
申请者应拥有结构工程、土木工程、计算力学、计算机科学或相关学科的博士学位，具有卓越的发表论文和研究项目经验。即将完成博士学位的申请者也将被考虑。研究方向和论文发表方向包括物理信息深度学习、数字孪生、非线性有限元分析、数据驱动的控制方程探索、模块化建筑结构。需要优秀的写作和沟通能力，以及协作态度。研究员将进行原创性和协作性研究；撰写和合作发表期刊论文；合作进行项目研究并开发新的研究方案；并协助指导和培训研究生。有关该职位职责的询问应发送至汪家继博士邮箱。优秀申请者可推荐申请香港政府博士后及其他资助项目。
Post-doctoral Fellow in Intelligent Structural Engineering in the Department of Civil Engineering
Requirements: Applicants should preferably possess a Ph.D. degree in Structural Engineering, Construction Engineering; Computational Mechanics, Computer Science, or a related discipline, with an outstanding track record of publications and research project experience. Applicants who are in the process of completing a Ph.D. degree will also be considered. Desirable qualifications include physics-informed deep learning, digital twin, symbolic reinforcement learning and reasoning, data-driven discovery of governing laws, smart and resilient infrastructure. Excellent written and oral communication abilities, and a collaborative attitude are wanted. The appointee will conduct original and collaborative research; author and co-author peer-reviewed publications; collaborate in ongoing projects and develop new research proposals; and help supervise and train undergraduate and postgraduate students. Inquiries about the duties of the post should be sent to Dr. Jiaji Wang via email
