摘要：Professor Li的研究重点是基于机器学习、因果推理和运筹学的决策算法的端到端开发。他研究这些算法在医院、制药公司和公共卫生组织中的实施情况，以及它们从根本上改变医疗运营的潜力。他获得的奖项包括 2022 年 INFORMS Edelman Finali

Michael Lingzhi Li 是哈佛商学院技术与运营管理系的助理教授。他教授一年级必修课程中的技术与运营管理课程。

Professor Li的研究重点是基于机器学习、因果推理和运筹学的决策算法的端到端开发。他研究这些算法在医院、制药公司和公共卫生组织中的实施情况，以及它们从根本上改变医疗运营的潜力。他获得的奖项包括 2022 年 INFORMS Edelman Finalist 奖、2021 年 INFORMS Pierskalla 奖和 2021 年分析领域创新应用奖。

Professor Li拥有麻省理工学院运筹学博士学位和商业分析硕士学位，以及剑桥大学文学学士学位。闲暇时，李教授喜欢徒步旅行、游泳和在波士顿发现新餐馆。

Hey, you have landed on the personal website( of Michael Lingzhi Li, an academic researcher at the intersection of optimization, machine learning, and causal inference, and working on utilizing machine learning to create demonstratable and robust social impact.

Note 1: I am actively looking for PhDs / research assistants to work with me across optimization, machine learning, and causal inference! Please contact me if you are interested.

更多信息请访问：

Note 2: Pengyi Shi (@Purdue) and I are hiring a Postdoc in Healthcare AI together! Please see the LinkedIn post here.

我们正在寻找一名博士后研究员，专注于利用大型语言模型（LLM）和其他先进的人工智能技术来解决医疗保健分析中的关键挑战。成功应聘者将与哈佛大学的迈克尔-李灵芝（Michael Lingzhi Li）和普渡大学的史鹏毅（Pengyi Shi）合作，开发能够利用多模态医疗数据的通用方法，从而可靠、持续地改善患者的治疗效果。

成功应聘者将在开发和分析新型算法、与医疗从业人员合作以及开展研究并在顶级期刊和会议上发表论文方面发挥领导作用。此外，他们还可以灵活地在医疗人工智能的相关领域开展自己的研究议程，并可以使用普渡大学和哈佛大学提供的相关资源。该职位为期一年，可根据工作表现续聘。

在 2025 年秋季之前获得 CS/OR/EE/ML/ 统计学或相关领域的博士学位。要求具备较强的 Python 编程技能、LLM 和/或 ML 方面的专业知识以及处理大规模多模式医疗数据集（如 MIMIC）的经验。

有兴趣的申请人请在 4 月 15 日前将个人简历、求职信、研究陈述、一篇有代表性的出版物/工作论文以及两位推荐人的联系信息通过电子邮件发送至 mili@hbs.edu 和 shi178@purdue.edu。

来源：青栀讲教育