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洛桑联邦理工学院行为遗传学实验室正在寻找一位积极性高、技术精湛的博士后研究员，为神经科学领域突破性的数据驱动研究做出贡献。成功的候选人将通过将先进的分析技术应用于丰富的多维数据集，在增进我们对人类行为、压力和动机的理解方面发挥核心作用。这些包括来自尖端虚拟现实 (VR) 实验、生理评估（例如 SNS、激素标记物和神经代谢）、行为指标和神经影像的数据。对于渴望利用这些不同的数据集来推动创新见解并为实验室正在进行和未来的项目做出重大贡献的数据科学家来说，该职位是理想的选择。
职位概况
成功的候选人将加入一个跨学科团队，致力于利用 VR 场景和行为范式来研究人类压力、焦虑和动机行为的创新项目。这项工作涉及分析不同的数据集，包括行为反应、自主神经系统 (SNS) 和激素数据、血液生物标志物、代谢数据和功能磁共振成像输出。该职位提供了一个绝佳的机会，可以应用和进一步发展先进统计和计算方法方面的专业知识，以揭示驱动人类行为的神经和生理机制。该职位将受益于洛桑联邦理工学院强大的计算专业知识和合作机会，并有可能与校园内领先的数据科学小组产生协同作用。
主要职责
分析大型多维数据集，整合行为、生理和成像数据（例如，SNS、激素标记物、代谢概况）。
开发和应用数据科学工具和方法，包括机器学习和高级统计建模，从复杂的数据集中获取见解。
合作设计基于 VR 和其他行为测试范例，并对结果数据进行分析，以调查压力、焦虑和动机。
研究应激生理学、动机行为、代谢标志物和神经活动之间的关系，确定关键机制和生物标志物。
准备高质量的手稿并在国际会议上展示研究结果。
监督和指导学生并为协作实验室环境做出贡献。
2. 您的个人资料
博士数据科学、计算机科学、统计学、生物医学工程或专注于数据分析的相关领域
具有分析复杂、多维数据集（包括生理信号、行为指标和成像数据）的专业知识。
具有较强的相关语言（例如Python、R）编程能力，并且精通统计和机器学习框架。
将数据科学方法应用于压力生理学、动机行为、神经影像或代谢分析等领域的经验是一项资产。
高质量同行评审出版物的记录。
优秀的人际交往和沟通能力，能够在跨学科研究环境中独立和协作工作。
3. 提供
雇佣期限：固定期限 (CDD)，最初为 1 年，随后可续签 4 年。
开始日期：职位立即可用。
地点：瑞士洛桑洛桑联邦理工学院。
候选人应提交一份包含以下内容的单一 PDF ：
一封求职信，详细说明您的研究背景、技术技能和适合该职位的情况。
详细的简历 (CV)，包括完整的出版物清单。
三个专业推荐人的联系信息。
申请应通过电子邮件发送给 Carmen Sandi 教授 (carmen.sandi@epfl.ch)。申请审核将于2025年1 月 6 日开始，一直持续到职位填补为止。
