Научные вакансии и стажировки. Май 2018

По результатам одного из опросов в паблике «Потока», больше 30% студентов заинтересованы в продолжении своей карьеры в науке, половина из них хотела бы поехать за рубеж. В связи с этим мы уже в третий раз публикуем подборки актуальных PhD-позиций и вакансий в зарубежных и российских вузах.

Postdoctoral position in Computational Neuroscience. Лаборатория Энгель, лаборатория Cold Spring Harbor, Нью-Йорк

Position description:
The Engel lab in the Department of Neuroscience at Cold Spring Harbor Laboratory invites applications from highly motivated candidates for a postdoctoral position working on the cutting-edge research in computational neuroscience. We are looking for theoretical/computational scientists to work at the exciting interface of systems neuroscience, machine learning, and statistical physics, in close collaboration with experimentalists.
The postdoctoral scientist is expected to exhibit resourcefulness and independence, developing computational models of large-scale neural activity recordings with the goal to elucidate neural circuit mechanisms underlying cognitive functions.
The candidates should e-mail their application to Tatiana Engel (engel@cshl.edu) as a single pdf file with subject: Postdoc Application. The application file should include: (1) CV with the publication list, (2) a brief description of research interests, (3) contact information for three references.
Position requirements:
  • PhD in physics, mathematics, neuroscience, computer science, engineering or related quantitative discipline
  • Expertise in scientific programming, e.g., C/C++, Python, Matlab
  • Track record of publications in scientific journals
  • Effective communication skills, both written and oral
  • Dedication and passion for solving hard scientific problems

Cold Spring Harbor Laboratory


Postdoctoral position in Computational Neuroscience, Лаборатория Энгель и Черчленд, лаборатория Cold Spring Harbor, Нью-Йорк

Position description:

The Engel and Churchland labs in the Department of Neuroscience at Cold Spring Harbor Laboratory invite applications from highly motivated candidates for a postdoctoral position working on a collaborative project between the two labs.

The position is entirely computational and truly interdisciplinary with equal (50/50) effort in the Churchland (experimental) and Engel (computational) labs. The project’s goal is to unravel functional roles of excitatory and inhibitory neurons in the decision-making microcircuit through computational analyses of large-scale neural activity recordings and biophysical circuit modeling. In particular, we will develop and deploy novel machine learning frameworks for discovering collective network dynamics from large-scale activity recordings in mice with genetically identified excitatory and inhibitory neurons. These data analyses will provide hard constraints for biophysical models of the decision-making microcircuit, which will be then inferred using deep learning methods.

We are looking for theoretical/computational scientists to work at the exciting interface of systems neuroscience, machine learning, and biophysics, embedded within the computational and experimental labs. The postdoctoral scientist is expected to exhibit resourcefulness and independence, developing computational models of large-scale neural activity recordings with the goal to elucidate excitatory/inhibitory neural circuits underlying decision making.

Interested candidates should e-mail their application to Tatiana Engel (engel@cshl.edu) and Anne Churchland (churchland@cshl.edu) as a single pdf file with subject: Postdoc Application. The application file should include: (1) CV with the publication list, (2) a brief description of research interests, (3) contact information for three references.

Position requirements:

  • PhD in neuroscience, physics, mathematics, computer science, engineering or related quantitative discipline
  • Expertise in scientific programming, e.g., Python, Matlab, C/C++, CUDA
  • Expertise in statistics, data analyses, and/or machine learning
  • Experience with deep learning methods is a plus
  • Experience with database software is a plus
  • Track record of publications in scientific journals
  • Effective communication skills, both written and oral
  • Dedication and passion for solving hard scientific problems

 

Кампус Cold Spring Harbor Laboratory


Набор в совместную магистратуру и аспирантуру (Физтех+Сколтех)

Сколковский Институт Науки и Технологий объявляет о наборе в совместную магистратуру (совместная образовательная программа Физтеха и Сколтеха) и аспирантуру Сколтеха по направлению цифровой обработки сигнала (DSP – digital signal processing), которая является частью совместной программы “Интернет вещей” (IoT — Internet of Things).

Успешный кандидат будет участвовать в прикладных проектах на стыке теории DSP и систем связи, интернета вещей и машинного обучения и в иностранных конференциях высокого ранга, а также заниматься научной работой.

Основные направления исследований:

  • Технологии Massive MIMO
  • Машинное обучения в DSP
  • Цифровая компенсация нелинейных искажений трансивера
  • Статистическая обработка сигнала в системе связи 5G
    и многие другие

Если вам интересно обучение по направлению DSP, напишите Андрею Иванову, после чего заявление может быть подано в электронном виде через страницу для совместных магистерских и докторских программ Сколтеха и Физтеха.

Требования:

  • Знание теории вероятностей и статистики, базовые знания DSP и основы работы в Matlab;
  • Знание английского языка не ниже upper-intermediate;

Условия: 

  • Стипендия от 75к руб. для аспирантов и от 40к руб. для магистров
  • Отличные условия для учёбы и научной работы  сразу в 2-х университетах (Физтех+Сколтех)

Контакты для связи: Андрей Иванов, почта: AN.Ivanov@skoltech.ru

Кампус Сколтеха


Набор в аспирантуру Сколтеха в области прикладной теории информации.

Прием заявок до конца июля (обучение начинается с 1 ноября). Успешный кандидат будет участвовать в прикладных проектах на стыке теории информации, телекоммуникаций и машинного обучения.

Основные направления исследований:

  • Глубокое обучение в телекоммуникациях
  • Кодирование для распределенных и облачных систем хранения данных
  • Разработка МПП и полярных кодов для перспективных сетей беспроводной связи 5G
  • Разработка новых методов множественного доступа для интернета вещей
  • Кодирование для волоконно-оптических линий связи
  • Постквантовая криптография

Более подробная информация доступна на сайте группы прикладной теории информации Сколтеха.

Перед подачей документов рекомендуется списаться по электронной почте со старшим преподавателем Сколтеха А.А. Фроловым (Al.Frolov@skoltech.ru), после чего заявление может быть подано в электронном виде через страницу для докторских программ Сколтеха.

Требования:

  • Степень мастера или эквивалентную степень в области прикладной математики, информатики, или смежных областях
  • Знание C/C++, Matlab, Python, LaTeX, параллельного программирования
  • Знание английского языка не ниже upper-intermediate

Условия:

  • Стипендия от 75 тыс. руб.
  • Отличные условия для учёбы и научной работы

 

Контакты для связи: старший преподаватель Фролов Алексей Андреевич, Al.Frolov@skoltech.ru

Поделиться

comments powered by HyperComments