01、项目概述
荷兰马斯特里赫特大学科学与工程学院现面向全球招聘一名神经人工智能（Neuro-AI）方向的博士研究生。该博士职位隶属于由欧洲研究委员会协同资助的"人类与机器中的自然听觉场景"（NASCE）项目，由马斯特里赫特大学与法国国家科学研究中心（CNRS）合作开展。
博士生将在马斯特里赫特系统生物学中心（MaCSBIO）工作，并加入"人类与机器中的听觉认知"（ARCHIE）多学科研究团队，该团队包括神经科学、人工智能和听觉认知心理学领域的专家。项目主要负责人Elia Formisano教授将担任博士生的指导教师。
02、研究内容与方向
本项目旨在解码人脑如何理解日常声音环境，通过开发人工智能驱动的神经计算模型来解析真实世界的听觉场景。作为研究团队的博士生，申请者将开发集成深度神经网络与神经科学机制和数据的神经计算模型，以理解大脑如何处理自然听觉场景。具体工作内容包括：
1.模型开发与测试：开发、训练和测试人工智能模型，模拟大脑在真实世界听觉任务中的活动状态。这些模型将整合最新的深度学习技术与神经科学知识，构建真实世界听觉处理的计算框架。
2.跨学科合作：与认知心理学家和神经科学家合作，基于实验发现不断完善计算框架。这种合作将促进神经科学与人工智能技术的深度融合，推动两个领域的协同发展。
3.理论框架建设：为自然听觉场景分析贡献理论框架的发展。通过整合大规模声音数据集的分析结果与神经成像（fMRI、MEG、iEEG）和行为数据，构建听觉认知的统一理论模型。
4.学术成果传播：通过科学出版物和学术会议传播研究成果，提升项目在国际学术界的影响力。
5.知识转移：通过与跨学科团队和潜在商业或社会合作伙伴的互动，支持知识转移，促进研究成果的社会应用。
6.教学参与：在马斯特里赫特大学的计算神经科学或计算机科学教育中承担教学工作（最多0.1全职当量）。
03、申请条件与要求
马斯特里赫特大学寻求具有强烈学术动力和卓越分析能力的候选人。理想的申请者应具备以下资质和能力：
1.学历背景：人工智能、计算神经科学、计算机科学、生物医学工程或相关学科的硕士学位。这些背景将为跨学科研究提供坚实的理论基础。
2.编程能力：精通Python编程（掌握MATLAB或R是额外优势）。由于项目涉及大量数据处理和模型构建，编程能力是基础性技能要求。
3.深度学习经验：熟悉深度学习和机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）。这些工具将用于构建神经计算模型和处理大规模声音数据。
4.计算建模知识：熟悉神经过程的计算建模方法。这将帮助候选人将神经科学知识转化为可计算的模型。
5.学科背景：具备神经科学、认知科学或相关领域的背景知识。这将确保候选人能够理解和解释神经计算模型的生物学意义。
6.数据处理能力：能够处理大规模数据集并熟练使用计算工具。项目将涉及复杂的声音数据和多模态神经成像数据的处理和分析。
7.研究经验：在音频处理、语音处理或相关主题方面的研究经验将是加分项。相关经验将加速候选人融入研究团队并开展实质性工作。
8.语言能力：优秀的英语书面和口头沟通能力，能够在多学科团队中有效合作，并清晰呈现研究成果。
9.适应性：具备整合神经科学、人工智能和认知心理学见解的适应能力。这种跨学科思维能力在项目中至关重要。
10.时间要求：愿意立即开始工作。
04、项目优势与待遇
作为马斯特里赫特大学科学与工程学院的博士候选人，申请者将获得以下优势与待遇：
1. 薪资待遇：根据荷兰大学UFO博士生职位标准，第一年税前月薪2,901欧元，第四年达到3,707欧元（基于每周38小时的全职工作）。此外，还享有8.0%的假期津贴和8.3%的年终奖金。按年计算，起始年薪约3.5万欧元，第四年达到4.5万欧元。
2. 合同条款：初始合同期为12个月，工作量为1.0全职当量。在积极评估后，将延长3年。总计4年的博士研究期限符合欧洲博士教育标准。
3. 灵活工作安排：马斯特里赫特大学注重员工福祉，提供灵活的工作时间安排，并根据职位性质允许部分远程工作。学校为此提供月度通勤和互联网津贴。
4. 假期福利：全职工作者每年享有29天假期和4天额外公共假期（狂欢节星期一、狂欢节星期二、耶稣受难日和解放日）。如选择累积补偿时间，可额外增加12天。
5. 职业发展支持：大学提供个人和专业发展的空间与设施，通过广泛的培训计划和支持各种成熟的倡议（如"承认与赞赏"）促进职业成长。
6. 国际环境：马斯特里赫特大学是荷兰最国际化的大学，位于美丽的马斯特里赫特市，拥有来自世界各地的22,300多名学生和5,000多名员工，形成充满活力和启发性的国际社区。
7. 研究设施：项目提供前沿研究设施，包括计算基础设施和超高场MRI，为学术发展和合作提供强有力支持。
8. 教育特色：马斯特里赫特大学采用问题导向学习（PBL）方法，学生在小组中工作，自行寻找问题解决方案。这种教学方法培养学生未来职业所需的基本技能。
9. 健康福利：大学为员工提供良好的养老金计划（ABP），并提供公司健身和广泛的体育设施使用机会。
10. 创新环境：科学与工程学院专注于循环与可持续性、未来农业、数字化和科学仪器开发等主题，拥有引人注目的领先项目，如爱因斯坦望远镜探路者。学院是科学、技术、工程、数学（STEM）和文科理科（LAS）教育与研究的活力中心。
05、申请流程与时间安排
感兴趣的候选人应在2025年3月30日前完成申请。申请者可通过马斯特里赫特大学官方招聘平台提交申请材料。如有任何问题，可联系项目负责人Elia Formisano教授或人力资源顾问Bas Knoet。
申请者应准备以下材料：
1. 个人简历（包含教育背景、研究经验和技能）
2. 求职信（说明研究兴趣和动机）
3. 学术成绩单
4. 推荐信（如有）
5. 研究样本或相关出版物（如有）
06、研究环境分析
马斯特里赫特系统生物学中心（MaCSBio）是一个致力于系统生物学和生物信息学跨学科领域前沿研究的机构。该中心自2015年成立以来稳步发展，目前的研究主题包括系统生物医学、计算神经科学和植物系统生物学。MaCSBio密切参与多个本科项目，并提供为期两年的系统生物学和生物信息学硕士课程。
马斯特里赫特大学科学与工程学院在Brightlands四个创意校区（马斯特里赫特、锡塔德-赫伦、赫尔伦和芬洛）均有活动。这些校区汇集了30,000名企业家、研究人员和学生，致力于解决全球挑战。每个校区都有其特色：锡塔德-赫伦是欧洲区域最大的化学基地，芬洛是农业食品创新的重要中心，马斯特里赫特是健康校区所在地，赫尔伦则是智能服务的中心。
本博士项目是"人类与机器中的自然听觉场景"（NASCE）项目的一部分，由欧洲研究委员会协同资助，在马斯特里赫特大学与法国国家科学研究中心（CNRS）的合作下开展。这种国际合作为博士生提供了广阔的学术视野和资源网络。
07、申请策略与实用建议
1. 突出跨学科背景：在申请材料中强调跨学科经验，特别是神经科学与人工智能交叉领域的经历。具体来说，可以详述过去的研究项目如何整合了计算方法与神经科学问题，以及这些经验如何有助于本项目的研究方向。
2. 展示技术能力：准备一份技术作品集，展示Python编程能力和使用深度学习框架的实例。可以创建一个GitHub仓库，包含与音频处理、神经信号分析或深度学习相关的代码样本，并在申请中提供链接。
3. 深入研究项目背景：在申请前查阅Elia Formisano教授的研究论文和MaCSBIO的相关工作，在个人陈述中引用这些研究，展示对项目的理解和兴趣。特别关注他们在听觉处理和神经计算模型方面的最新发表成果。
4. 强调数据处理经验：详细说明处理大规模数据集的经验，特别是与音频数据或神经成像数据相关的工作。可以量化描述处理过的数据规模、使用的工具和取得的成果。
5. 表明合作意愿：强调在多学科团队中协作的能力和经验，这对于一个涉及神经科学、AI和认知心理学的项目至关重要。提供具体例子说明如何与不同背景的研究者有效合作。
6. 准备研究提案：提交一份简短的研究提案，概述如何将深度学习方法应用于听觉认知研究。这可以展示你的创新思维和对项目主题的理解。提案应包含具体的研究问题、方法论和预期成果。
7. 语言准备：确保申请材料的英语表达清晰专业。考虑请母语为英语的同行或语言专家审阅申请文件。对于非英语国家的申请者，可考虑提供英语能力证明，如雅思或托福成绩。
8. 强调学习能力：即使在某些技术领域（如特定神经成像技术的经验）没有直接经验，也要强调快速学习新技能的能力和适应性。可以举例说明过去如何在短时间内掌握新技术或领域。
9. 准备技术面试：准备讨论神经计算模型、深度学习在神经科学中的应用以及听觉处理相关研究问题。准备一个简短的演示，展示你在相关领域的技术能力或研究成果。
10. 表明即时可用性：明确说明可以立即开始工作的时间安排，这是申请要求中明确提到的条件。如果有任何时间限制，应提前说明并提出解决方案。
11. 了解荷兰学术环境：研究荷兰的学术系统和文化，特别是马斯特里赫特大学的研究环境和教学方法。这将帮助你更好地适应未来的工作环境，也能在面试中展示你对机构的了解和兴趣。
12. 联系现有团队成员：如条件允许，可尝试联系ARCHIE团队的在读博士生或研究人员，了解团队文化和工作环境。这不仅能获取第一手信息，也能在申请中展示积极性。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
