类脑计算与脑机智能是我国“科技创新2030-脑科学与类脑研究”项目的重要组成部分，是基于脑认知功能原理的类脑计算与脑机智能研究。具体指从脑出发，借助脑机交互形成脑机融合乃至一体化系统，或采用神经形态技术，模拟仿真生物神经系统构成虚拟脑，实现智能计算。类脑智能有望形成兼具生物（人类）智能体的环境感知、记忆、推理、学习能力和机器智能体的信息整合、搜索、计算能力的新型智能形态。

生物的导航能力对其觅食、寻偶、避害和找寻居所等生存需求至关重要。不同物种的导航行为在算法层面往往指向相似的原理（如细菌和线虫在非均匀环境中的运动都可用统计物理中的随机漫步模型来解释）。与此同时，不同物种也通过进化和后天学习发展出适于自身环境的感知和决策机制。通过了解生物体的导航算法以及其神经网络层面的控制机理，一方面可以加深对生物导航决策行为的理解，另一方面可为开发人工智能导航控制系统提供全新的思路。

本实验室通过研究动物的导航行为来探索动物脑在复杂环境下的：1）多模式感知融合，2）行为决策，和3）记忆与学习层面的神经计算原理。我们结合跨学科手段（全脑神经成像、定量行为分析、机器学习、理论建模等）来发掘生物神经网络优于现有人工智能网络的计算原理。

我们欢迎不同背景的研究者加入我们的团队。无论你的背景是生物、神经学、理工科或其他，不论你爱好动手实验或数据挖掘、建模，只要你乐于、勇于探索大脑控制行为的奥秘，我们都欢迎你成为我们的一员。


吉妮，研究员，博士生导师，2022年加入北京脑科学与类脑研究所。本科毕业于美国Berea文理学院，博士毕业于麻省理工学院脑认知科学系，博后期间先后在哈佛大学，麻省理工学院，和波士顿大学进行科研工作。其一系列工作揭示了生物神经网络控制动物导航过程中的多模态感知与决策行为的算法机制。研究成果以一作或并列一作发表在Cell, PNAS, eLife等期刊，多次受邀在国际会议上进行口头报告。获得Charles A. King Foundation Postdoctoral Fellowship, JFDP Fellowship, Singleton Fellowship等多项基金支持。更多实验室介绍请见：https://cibr.ac.cn/science/team/detail/916?language=cn


应聘要求：

1.计算机、人工智能、自动控制等相关专业硕士及以上学位；
2.熟练使用Python/C++至少一种编程语言，熟练使用TensorFlow/PyTorch至少一种深度学习框架；
3.掌握强化学习（如DQN、DDPG、PPO、SAC等）并有实际项目经验者优先；
4.发表过期刊或会议论文。在ICML/NeurIPS/IJCAI/AAAI/ICLR/ICRA等国际顶级会议上发表过学术论文者优先考虑。
4.对脑科学与人工智能的交叉学科研究有浓厚兴趣，乐于探索新领域；
5.优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性的问题充满激情，良好的沟通和团队合作能力。
6. 硕士学位者优先推荐中心博士项目，博士学位者可考虑申请博士后职位(待遇更高)


岗位职责：

1.负责设计和实现类脑决策与学习算法在强化学习中的应用；
2.负责在各类强化学习任务下对类脑算法进行调试、优化和迭代；
3.负责强化学习前沿技术的跟踪，持续优化算法性能。




职位福利：五险一金、带薪年假、补充医疗保险、定期体检、餐补、员工食堂、年轻化团队、团队气氛活泼


职位亮点：事业单位，前沿交叉学科，工作时间灵活