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。