Postdoc-Stelle in Computational Neuroscience

UniBE ist vernetzt. Bei uns sind Sie Teil einer internationalen Gemeinschaft und profitieren von interdisziplinärer Zusammenarbeit. Startdatum 01.10.2026 oder nach Vereinbarung Anstellungsverhältnis befristet bis 30.09.2027 Institution / Arbeitsort Department of Physiology (https://physiologie.unibe.ch) Unsere Forschung An der Universität Bern, Schweiz, ist am Department of Physiology (https://physiologie.unibe.ch/research/research_groups/computational_neuroscience/index_eng.html) unter der Leitung von Prof. Walter Senn (https://physiologie.unibe.ch/about_us/team/people/prof_dr_phil_nat_senn_walter/index_eng.html) eine Postdoc-Stelle verfügbar. Sie beginnt mit einem 1-jährigen Vertrag, mit der Möglichkeit auf Verlängerungen. An der Schnittstelle zwischen Neurowissenschaften und künstlicher Intelligenz bietet diese Position die Möglichkeit, unser jüngstes kortikales Modell der Multi-Head Self-Attention (https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.08.06.743205v1) (bioRxiv, 2026) in Richtung In-Context-Learning zu generalisieren, das durch biologisch plausible neuronale Fehlerkreisläufe gesteuert wird. Unser Modell bietet einen mechanistischen Rahmen, der auf Aufmerksamkeit basierendes Lernen mit gradientenbasierter synaptischer Plastizität vereint. Sie werden direkt mit dem Team hinter The Virtual Brain (https://ebrains.eu/data-tools-services/modelling-simulation/whole-brain-simulation) zusammenarbeiten und diese Netzwerkmodelle anwenden, um neurologische Störungen durch das Prisma gestörter sensorischer, motorischer und kognitiver Self-Attention zu untersuchen. Ihre Arbeit wird ferner in unsere laufende Forschung integriert, um das Neuronal Least-Action Principle (https://elifesciences.org/reviewed-preprints/89674) auf langfristige zeitliche Verarbeitung und Spike-basierte Lernparadigmen auszuweiten. Letztendlich werden Sie eine Kernherausforderung des Fachgebiets angehen: die Nutzung von Online-Learning in neuronalen Schaltkreisen, um sowohl die menschliche Gehirnfunktion zu dekodieren als auch neuartige KI-Algorithmen zu entwerfen. Qualifikationen Ein PhD in Computational Neuroscience, Machine Learning, Physik, angewandter Mathematik oder einem verwandten quantitativen Bereich, mit einer starken Publikationsliste und mathematischen Fähigkeiten. Was wir bieten <br /> • Interdisziplinäres \& internationales Forschungsumfeld an der Grenze zwischen Neurowissenschaften und KI, mit echter Projektverantwortung. • Kollaborationen in den Bereichen künstliche Intelligenz, experimentelle Neurowissenschaften und neuromorphes Engineering über die University of Bern hinaus. • Ein schöner Arbeitsplatz in der UNESCO-gelisteten Hauptstadt der Schweiz, mit Natur und Bergen in Gehweite, und ein international wettbewerbsfähiges Schweizer Gehalt. <br /> Ihre Vorteile Starke Forschungsinfrastruktur und internationales Netzwerk Teamorientierte Arbeit Inspirierendes Arbeitsumfeld Hands-on praktische Einblicke Arbeiten an der University of Bern Die University of Bern bietet nicht nur spannende Aufgaben, sondern auch ein Umfeld, das Entwicklung, Vielfalt und Chancengleichheit aktiv fördert. Entdecken Sie, was uns als Arbeitgeber auszeichnet und wie Sie mit uns wachsen können. Bewerbung und Kontakt Bitte senden Sie ein einziges PDF-Dokument mit Ihrem CV, einer Darstellung Ihrer Forschungsinteressen, einer Publikationsliste und den Kontaktdaten von zwei Referenzpersonen an walter.senn@unibe.ch und federico.benitez@unibe.ch. Informelle Anfragen sind willkommen. Bewerbungen werden bei Eingang geprüft, spätestens bis zum 6. September 2026; frühzeitige Bewerbungen werden ermutigt. Fragen zur Position? Prof. Dr. phil. nat. Walter Senn walter.senn@unibe.ch Fragen zur Bewerbung? Dr. Federico Benitez federico.benitez@unibe.ch