一、 招聘岗位

博士后2名

二、 岗位职责

承担课题组科研方向的相关研究

撰写高质量学术论文和科研项目申请书

申请博士后相关基金和人才计划

协助指导课题组研究生

三、 招聘要求

学历要求：已获得或即将获得博士学位

年龄要求：不超过35岁

专业背景：专业方向包括但不限于应用数学、神经生物学、计算机科学、计算神经科学、类脑计算等；计算神经科学和类脑计算方向优先

英语能力：能够流利进行学术交流；能够独立撰写科研论文初稿

综合素质：具备较强的科研自驱力与问题意识，能够主动推进研究任务并按计划完成阶段性目标；具备良好的团队协作与沟通能力，能够在跨学科团队中高效合作

四、 福利待遇

博士后人员实行年薪制，课题组将提供有竞争力的薪酬（可面谈）。

上海交大和课题组将大力支持优秀博士后申请各类基金和人才支持计划。

提供优良的办公环境及国际一流的研究平台，和国际顶尖高校及研究机构的交流访问机会。

提供房补或博士后公寓（二者选一）。

按照上海交通大学的相关政策，协助协助落户、子女入学事宜。

出站时条件优秀者可优先推荐留上海交通大学工作。

五、 申请方式

本招聘长期有效、招满为止。

有意申请者请将下述材料发送到电子邮箱：songting@sjtu.edu.cn或zdz@sjtu.edu.cn。邮件标题注明“博士后申请+姓名+博士后招聘网”：

（1）个人中英文简历；

（2）完整的学术论文列表及代表性论文全文；

（3）简历初筛后，会进一步要求补充博士期间导师及其他专家推荐信2封。

六、 课题组/导师简介

课题组介绍

上海交通大学计算神经科学课题组由周栋焯教授和李松挺教授共同组建。课题组由一支多学科背景的团队成员组成，成员拥有数学、物理学、计算机科学和神经科学等背景，因共同的目标—理解大脑的工作机制并启发设计类脑算法—而聚集在一起。总体而言，实验室的研究通过数学建模分析与计算方法，探索跨越时空尺度的神经计算原理，包括神经元树突计算与信号整合、大尺度神经网络的结构与动力学，以及脑启发智能算法设计等方面。

导师介绍

周栋焯，上海交通大学特聘教授，致远学院副院长，国家杰出青年基金获得者。2010年进入上海交通大学自然科学研究院/数学科学学院工作，担任特别研究员，2016-2023年任教授、长聘教授和特聘教授。现任CNS计算神经科学分会秘书长，CSIAM数学生命科学分会常务理事，主持国家自然科学基金委优秀青年基金、杰出青年基金和重点项目，科技部重点研发计划项目，获得上海市科委青年科技启明星、上海市教委育才奖等荣誉。研究成果发表在国际著名期刊和会议CPAM，PNAS，PRL，NeurIPS等。

李松挺，上海交通大学特聘教授，国家重大人才计划入选者。2018年进入上海交通大学自然科学研究院/数学科学学院工作，担任长聘教轨副教授，2022-2025年任教授，2025年起任特聘教授。现任中国神经科学学会计算神经科学分会副主任，IEEE和CSIAM子刊等多个国际期刊编委。入选国家重大人才计划、国家青年人才计划、上海市扬帆计划、上海市晨光计划，获得全国高校青年教师教学竞赛理科组一等奖、宝钢优秀教师奖、上海市五一劳动奖章、上海交大第四届十大科技进展等荣誉。研究成果发表在国际著名期刊CPAM,Nat.Commun.,PNAS,PLoS Comput.Biol.等。

实验室主页：https://lcns-sjtu.github.io/

实验室近期成果

神经元树突计算与信号整合：

Wang, Z., McLaughlin, D. W., Zhou, D., & Li, S. (2025). Overcoming the space clamp effect: Reliable recovery of local and effective synaptic conductances of neurons. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(40), e2512294122.

Li, S., McLaughlin, D. W., & Zhou, D. (2023). Mathematical modeling and analysis of spatial neuron dynamics: dendritic integration and beyond. Communications on Pure and Applied Mathematics, 76(1), 114-162.

Li, S., Liu, N., Zhang, X., McLaughlin, D. W., Zhou, D., & Cai, D. (2019). Dendritic computations captured by an effective point neuron model. Proceedings of the National Academy of Sciences, 116(30), 15244-15252.

大尺度神经网络的结构与动力学：

Li, G., Li, S., & Wang, X. J. (2025). A hierarchy of time constants and reliable signal propagation in the marmoset cerebral cortex. Nature Communications.

Tian, Z. Q. K., Chen, K., Li, S., McLaughlin, D. W., & Zhou, D. (2024). Causal connectivity measures for pulse-output network reconstruction: Analysis and applications. Proceedings of the National Academy of Sciences, 121(14), e2305297121.

Li, S., & Wang, X. J. (2022). Hierarchical timescales in the neocortex: Mathematical mechanism and biological insights. Proceedings of the National Academy of Sciences, 119(6), e2110274119.

脑启发智能算法设计：

Liu, C., Ma, J., Li, S., & Zhou, D. D. (2024). Dendritic integration inspired artificial neural networks capture data correlation. Advances in Neural Information Processing Systems, 37, 79325-79349.

Du, X., Zhong-qi, K. T., Li, S., & Zhou, D. (2025). A generalized Spiking Locally Competitive Algorithm for multiple optimization problems. Neurocomputing, 624, 129392.

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原文出处：

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