返回信息流北京脑科学与类脑研究中心（以下简称北京脑中心）由北京市政府与中国科学院、北京大学、清华大学等国内顶尖研究所/高校联合共建，重点围绕脑认知基本原理解析、认知障碍相关重大疾病、类脑与脑机接口、共性技术平台和资源库建设方面开展研究。中心定位为高起点、开放型、国际化的新型研发机构。中心为科学家们提供长期稳定的经费支持和强大的技术共享平台。
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。
PI 简介
吉妮 （研究员，博士生导师），博士毕业于麻省理工学院脑认知科学系，先后在哈佛大学，麻省理工学院，和波士顿大学任博士后/资深研究员。长期研究并揭示了生物神经网络控制动物导航中的多模态感知与决策行为的计算原理。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。研究工作获得Charles A. King Foundation Postdoctoral Fellowship, Singleton Fellowship等多项基金奖励。更多实验室介绍请见：https://cibr.ac.cn/science/team/detail/916?language=cn
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。
职位职责：
1.设计和实现类脑决策与学习算法在强化学习中的应用；
2.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。
职位要求：
1.计算机、人工智能、自动控制等相关专业的本科或研究生在读；
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.掌握常用的强化学习算法，包括DQN、DDPG、PPO、SAC等，并有实际项目经验；参与发表过期刊或会议论文者优先；
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。
福利待遇：
1.提供每月2000元薪酬
2.协助租住中心员工或学生公寓
3.PI直接指导
4.实验室全力支持个人职业发展。支持实习优秀者参加国内、国际会议。为有意在北京脑中心或其他国内国际院校继续深造者提供申请指导和强力推荐。有意在组内继续工作者毕业后可直接转正。
请申请人将求职信、简历及其他反应自身科研水平的相关资料发送电子邮件给吉妮博士（niji@cibr.ac.cn），并抄送实验室管理员彭老师（pengzhenghong@cibr.ac.cn）。邮件主题请标明“实习+实习岗位+姓名”。
职位相关信息请见附件
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【实习】【北京脑中心】吉妮实验室 类脑强化学习算法实习生
closer
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