中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心类脑认知计算与脑机融合智能研究组2024年招聘信息

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五险一金 补充公积金 补充医疗保险 落户办理 子女入学安排 租房补贴 随迁入户 带薪年假 定期/免费体检
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基本信息
公告详情

中国科学院脑智卓越中心新成立的张铁林研究组,长期从事脑启发的人工智能算法研究,重点关注脑结构图谱、脑可塑性、脑神经元类型等生物机制机理的数学建模,并与深度神经网络、动力学神经网络、脉冲神经网络、预训练大模型等人工智能典型算法融合,在高精度、低能耗、灵活性、鲁棒性、小样本、可解释性等方面展示优势,并应用到高能效类脑芯片、脑机接口、智慧医疗等领域,相关工作发表在Science AdvancesIEEE TNNLS/TCYBAI重点期刊和NeurIPSAAAIIJCAIAI顶级会议,共计40余篇。现因科研工作需要,向社会公开招聘以下岗位:

一、生物机制启发神网络算法助理研究员/博士后(2)

申请条件:

1.获得博士学位不超过3年的全日制博士,应届博士毕业生优先

2.具有良好的科研潜质和学术道德,年龄不超过35

3.全职从事博士后研究工作,在站时间一般为2

岗位职责:

1.负责生物机制启发神网络算法相关的科研工作,包括理论分析、算法设计、开展实验等;

2.负责类脑图谱解析/类脑算法/类脑芯片等研究开发与验证;

3.撰写相关论文、项目文档、技术专利等;

4.负责团队研究生的培养指导工作;

5.全力做好研究所主攻方向的研究/工程开发工作,保障重点研发项目顺利实施;

6.完成领导交代的其他工作。

任职要求:

1.博士学历,具有电子信息、人工智能、计算机、生物、自动化、数学等专业背景,项目经验丰富者可适度放宽条件到硕士学历;

2.掌握机器学习、强化学习、最优化、控制理论等理论知识;

3.熟练使用Python等软件开发工具与语言,熟练使用TensorFlowPyTorch机器学习库,具备良好的编程技能;

4.在控制理论、智能学习与优化、神经网络以及机器学习等相关领域,具有一定研究基础

5.具有较强的学习能力、理解能力和问题解决能力,善于沟通,具备团队合作意识;

6.发表过高水平的科研论文或具有大型项目研发经验。

配套待遇:

1.提供有竞争力的薪酬待遇。足额缴纳社会保险、公积金、补充公积金以及职工团体补充医疗保险;

2.具有完备的博士后资助体系。全力支持博士后申请博士后创新人才计划、中国博士后基金、中科院特别研究助理资助项目、上海市超级博士后激励计划、基金委青年项目等,组织专家团队提供基金申报指导:

3.具有浓厚的学术氛围与一流的公共技术支撑平台,提供高效的人才服务保障,包括进站后落户上海,协助子女入园入学、申领人才租房补贴等。期满出站留沪工作,配偶、子女可随迁落户上海;

4.提供带薪年假、年度健康体检及各类福利津贴等。

投递及咨询方式:

应聘人可将电子版简历及相关证明材料发送至邮箱zhangtielin@ion.ac.cnhr@ion.ac.cn,邮件标题命名方式为姓名+类脑认知计算与脑机融合智能团队+生物机制启发神网络算法助理研究员/博士后+高校人才网。本招聘信息长期有效

二、机器学习算法实习生(2人)

方向:生物物理知识嵌入的人工神经网络,类脑大模型,类脑脉冲神经网络等。

要求:

1.人工智能、计算机、电子信息工程、生物、自动化、数学、认知或心理学相关专业高年级硕/博士学生。

2.了解强化学习、机器学习、多智能体强化学习、控制理论、类脑智能、类脑芯片等知识;

3.熟练使用Python等软件开发工具与语言,熟练使用TensorFlowPyTorch机器学习库,具备良好的编程技能;

4.对机器学习相关算法有独到的见解,有独立解决问题的能力。

5.有较强的工作责任心、表达交流、团队协作等能力;

6.实习时间6个月以上,每周实习3天及以上

三、数据可视化实习生(1人)

方向:生物结构重建,实验数据分析与模拟,开发数据可视化交互平台

要求:

1、计算机软件、图形学、数字媒体相关专业,本科及以上学历。

2、熟悉Unity3D引擎原理,熟练使用UGUI,Animator等常用组件。

3、掌握C#语言及面向对象编程,熟悉常用数据结构和算法,具备较强的逻辑思维能力。

4、熟悉常用设计模式,网络,界面开发,对计算机图形学有一定的了解。

5、熟练使用Houdini软件,可以对生物结构模型重建,胜任实验数据可视化展示

6、良好的沟通交流能力、分析解决问题的能力、程序调试能力,能接受短期出差。

7、具备较强的责任心及团队合作意识,乐于分享自己的经验积累,工作积极主动,愿意承担一定的工作压力。

6、实习时间6个月以上,每周实习3天及以上

待遇:

1.按研究所相关标准提供实习基础工资保障,视实习工作情况发放绩效;

2.表现优异者可以推荐工作机会。

简历投递邮箱:xinhe.zhang@ia.ac.cn

信息来源于网络,如有变更请以原发布者为准。

来源链接:

http://www.cebsit.cas.cn/zpxxi/yjzl/202401/t20240125_6960715.html

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