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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle computergestützte Modelle für neuronale Mechanismen und dynamische Prozesse.
- Arbeitgeber: Forschungseinrichtung im Bereich Physiologie mit internationalem Fokus.
- Mitarbeitervorteile: Interdisziplinäre Zusammenarbeit, internationale Forschung und Zugang zu neuromorphen Technologien.
- Warum dieser Job: Spannende Projekte in einem innovativen Umfeld mit direktem Einfluss auf die Neurowissenschaften.
- Gewünschte Qualifikationen: Masterabschluss in Computational Neuroscience, Maschinenlernen und Mathematik erforderlich.
- Andere Informationen: Befristete PhD-Verträge über 4 Jahre, Beginn ab 01.06.2025.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
2 PhD positions in Computational Neuroscience 100%
Department of Physiology
Start of employment: 01.06.2025 oder nach Vereinbarung
PhD-Vertrag für 4 Jahre
Die erste Position konzentriert sich auf die Entwicklung eines computergestützten Modells der kortikalen Selbstaufmerksamkeit (Publication-Granier2025Multiheads). Aufbauend auf unserer aktuellen Arbeit und einer laufenden Zusammenarbeit mit The Virtual Brain (EBRAINS) suchen wir nach der Implementierung neuronaler Selbstaufmerksamkeitsmechanismen in thalamo-kortikalen Schaltkreisen. Das Modell ist von transformerartigen Architekturen inspiriert, bleibt jedoch konsistent mit experimentell beobachteten kortikalen Verbindungsmustern. Es wird an kognitiven Aufgaben trainiert, während es durch menschliche kortikale Aufzeichnungen eingeschränkt wird.
Die zweite Position baut auf dem Neuronalen Minimal-Aktionsprinzip (Publication-reviewed-preprints) und seiner Erweiterung auf langfristige zeitliche Verarbeitung und spikebasierte Aktivität auf. Der Rahmen bietet eine rigorose Beschreibung der neuronalen Dynamik in kortikalen Netzwerken sowie gradientenbasierte synaptische Lernregeln. Er wird auf Integrations- und Feuermodellen mit mehreren intrinsischen Zeitkonstanten angewendet. Das Projekt steht auch im Zusammenhang mit Implementierungen in spikebasierten neuromorphen Hardware.
Anforderungen:
- Master of Science mit einem starken Hintergrund in computergestützter Neurowissenschaft, maschinellem Lernen und Mathematik.
Wir bieten:
- Interdisziplinäre & internationale Forschungsumgebung
- Interaktion mit experimenteller Neurowissenschaft und enge Zusammenarbeit mit anderen Laboren in künstlicher Intelligenz und neuromorpher Technik.
Wenn Sie interessiert sind, senden Sie bitte ein PDF, das Ihren Lebenslauf, eine Erklärung Ihrer Forschungsinteressen, eine Liste von Publikationen sowie den Namen und die Kontaktdaten von zwei Referenzen enthält.
www.karriere.unibe.ch
Rechtshinweis
Bewerben Sie sich jetzt
2 PhD positions in Computational Neuroscience 100% | befristet Arbeitgeber: Universität Bern
Kontaktperson:
Universität Bern HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: 2 PhD positions in Computational Neuroscience 100% | befristet
✨Tip Nummer 1
Nutze Networking-Plattformen wie LinkedIn, um Kontakte zu Forschern und Professoren im Bereich der Computational Neuroscience zu knüpfen. Engagiere dich in relevanten Gruppen und Diskussionsforen, um dein Interesse zu zeigen und wertvolle Einblicke zu gewinnen.
✨Tip Nummer 2
Besuche Konferenzen und Workshops, die sich mit Computational Neuroscience und verwandten Themen beschäftigen. Diese Veranstaltungen bieten nicht nur die Möglichkeit, dein Wissen zu erweitern, sondern auch, potenzielle Kollegen und Betreuer kennenzulernen.
✨Tip Nummer 3
Beteilige dich an Online-Kursen oder Webinaren, die sich auf maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke konzentrieren. Dies zeigt dein Engagement für kontinuierliches Lernen und kann dir helfen, spezifische Fähigkeiten zu entwickeln, die für die ausgeschriebenen Positionen relevant sind.
✨Tip Nummer 4
Erstelle ein Portfolio deiner bisherigen Forschungsprojekte und Ergebnisse, insbesondere solche, die sich auf Computational Neuroscience beziehen. Dies kann dir helfen, deine praktischen Fähigkeiten und Erfahrungen während des Vorstellungsgesprächs zu demonstrieren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: 2 PhD positions in Computational Neuroscience 100% | befristet
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen, wie den Masterabschluss in Computational Neuroscience sowie Kenntnisse in Maschinenlernen und Mathematik. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Erstelle ein überzeugendes Motivationsschreiben: In deinem Motivationsschreiben solltest du deine Forschungsinteressen klar darlegen und erläutern, warum du für die ausgeschriebene Position geeignet bist. Verknüpfe deine bisherigen Erfahrungen mit den Projekten, die in der Stellenanzeige beschrieben sind.
Dokumente zusammenstellen: Stelle alle erforderlichen Dokumente in einem PDF zusammen: deinen Lebenslauf, das Motivationsschreiben, eine Liste deiner Publikationen sowie die Kontaktdaten von zwei Referenzen. Achte darauf, dass alles gut strukturiert und übersichtlich ist.
Prüfe deine Bewerbung: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe sie gründlich auf Rechtschreib- und Grammatikfehler. Achte darauf, dass alle Informationen korrekt und vollständig sind, um einen professionellen Eindruck zu hinterlassen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Universität Bern vorbereitest
✨Verstehe die Forschungsprojekte
Informiere dich gründlich über die spezifischen Projekte, an denen du arbeiten würdest. Lies die genannten Publikationen und verstehe die Ziele der Forschung, um im Interview gezielte Fragen stellen zu können.
✨Bereite deine technischen Fähigkeiten vor
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Computational Neuroscience, maschinellem Lernen und Mathematik klar darlegen kannst. Bereite Beispiele vor, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Zeige Interesse an interdisziplinärer Zusammenarbeit
Betone deine Bereitschaft zur Zusammenarbeit mit anderen Disziplinen, insbesondere in der experimentellen Neurowissenschaft und künstlichen Intelligenz. Dies zeigt, dass du die Teamarbeit schätzt und bereit bist, von anderen zu lernen.
✨Frage nach den nächsten Schritten
Am Ende des Interviews solltest du nach den nächsten Schritten im Auswahlprozess fragen. Das zeigt dein Interesse an der Position und gibt dir eine Vorstellung davon, was als Nächstes kommt.
