主要职责:
1.数据处理与分析:负责脑科学和神经科学相关数据(如脑电、fMRI、图像或视频数据)的清洗、标注和特征提取,确保数据质量并协助完成初步的统计分析;
2.模型开发与优化:基于项目需求,设计并实现深度学习模型(如图像分类、目标检测、时间序列分析等),优化模型性能并解决相关技术问题;
3.性能评估与改进:分析模型结果,使用可视化工具(如Matplotlib、Seaborn)展示模型性能,提出优化策略以提升模型的准确性和鲁棒性;
4.文献调研与理论支持:搜集和整理相关领域的研究文献,跟踪最新技术动态,为项目设计提供理论依据;
5.跨学科协作:与团队成员密切合作,理解脑科学领域的实际需求,并将机器学习技术应用于神经科学、心理学和临床研究场景;
6.技术总结与文档撰写:协助撰写技术报告、研究文档和项目总结,将实验结果和研究进展整理成具有参考价值的材料。
职位要求:
1. 扎实的机器学习和深度学习理论基础,熟悉常用算法及其应用;
2. 熟悉至少一种主流深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch),具备模型开发和优化经验;
3. 良好的编程能力,熟练掌握Python及相关数据处理工具(如NumPy、Pandas);
4. 对脑科学、神经科学或心理学领域有兴趣或了解者优先;
5. 具备图像处理、视频分析或时间序列数据处理经验者优先;
6. 优秀的团队合作精神和沟通能力,能够与多学科团队协作;
7. 独立思考和高效执行任务的能力。
加分项:
1.神经科学或脑科学相关背景,熟悉脑电(EEG)、功能磁共振(fMRI)等数据处理技术;
2.有处理复杂数据(如图像、视频或时间序列)和相关建模的实际经验;
3.参与过研究成果落地或生产环境应用的项目经验;
4.对大模型在脑科学或心理学领域的应用有实践经验或浓厚兴趣;
5.对于大模型及相关工具有基本的掌握,并且有学习的热情和动力。
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