Poste de postdoc en neurosciences computationnelles

UniBE est interconnecté. Avec nous, vous faites partie d'une communauté internationale et bénéficiez d'une collaboration interdisciplinaire. Date de début 01.10.2026 ou par arrangement Relation d'emploi à durée déterminée jusqu'au 30.09.2027 Institution / Lieu de travail Département de physiologie (https://physiologie.unibe.ch) Notre recherche Un poste de postdoc est disponible à l'Université de Berne, Suisse, au Département de physiologie (https://physiologie.unibe.ch/research/research_groups/computational_neuroscience/index_eng.html), sous la supervision du Prof. Walter Senn (https://physiologie.unibe.ch/about_us/team/people/prof_dr_phil_nat_senn_walter/index_eng.html). Il commence par un contrat d'un an, avec possibilité de prolongations. À l'intersection des neurosciences et de l'intelligence artificielle, ce poste offre l'opportunité de généraliser notre récent modèle cortical de multi-head self-attention (https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.08.06.743205v1) (bioRxiv, 2026) vers l'apprentissage en contexte (in-context learning) piloté par des circuits d'erreur neuronaux biologiquement plausibles. Notre modèle fournit un cadre mécaniste qui unifie l'apprentissage basé sur l'attention avec la plasticité synaptique basée sur le gradient. Vous collaborerez directement avec l'équipe derrière The Virtual Brain (https://ebrains.eu/data-tools-services/modelling-simulation/whole-brain-simulation) et appliquerez ces modèles de réseaux pour étudier les troubles neurologiques sous l'angle d'une auto-attention sensorielle, motrice et cognitive perturbée. Votre travail s'intégrera en outre à nos recherches en cours pour étendre le Neuronal Least-Action Principle (https://elifesciences.org/reviewed-preprints/89674) au traitement temporel à long terme et aux paradigmes d'apprentissage basés sur les pics (spike-based learning). En fin de compte, vous relèverez un défi central dans le domaine : exploiter l'apprentissage en ligne dans les circuits neuronaux pour à la fois décoder la fonction du cerveau humain et concevoir de nouveaux algorithmes d'IA. Qualifications Un doctorat en neurosciences computationnelles, apprentissage automatique (machine learning), physique, mathématiques appliquées ou un domaine quantitatif connexe, avec un solide historique de publications et des compétences mathématiques. Ce que nous offrons <br /> • Environnement de recherche interdisciplinaire et international à la frontière des neurosciences et de l'IA, avec une véritable autonomie sur les projets. • Collaborations dans les domaines de l'intelligence artificielle, des neurosciences expérimentales et de l'ingénierie neuromorphique au-delà de l'Université de Berne. • Un magnifique lieu de travail dans la capitale de la Suisse inscrite au patrimoine de l'UNESCO, avec la nature et les montagnes à portée de main, et un salaire suisse compétitif au niveau international. <br /> Vos avantages Infrastructure de recherche solide et réseau international Travail axé sur l'équipe Environnement de travail inspirant Perspectives pratiques concrètes Travailler à l'Université de Berne L'Université de Berne offre non seulement des tâches passionnantes, mais aussi un environnement qui favorise activement le développement, la diversité et l'égalité des chances. Découvrez ce qui nous distingue en tant qu'employeur et comment vous pouvez évoluer avec nous. Candidature et contact Veuillez envoyer un document pdf unique contenant votre CV, une déclaration d'intérêts de recherche, une liste de publications et les coordonnées de deux référents à walter.senn@unibe.ch et federico.benitez@unibe.ch. Les demandes d'informations informelles sont les bienvenues. Les candidatures sont examinées à leur réception, au plus tard le 6 septembre 2026 ; les candidatures anticipées sont encouragées. Questions sur le poste ? Prof. Dr. phil. nat. Walter Senn walter.senn@unibe.ch Questions sur la candidature ? Dr. Federico Benitez federico.benitez@unibe.ch