博士后招聘 | 上海交大周棟焯和李松挺課題組博士后招聘公告

崗位介紹

招聘崗位

博士后2名

崗位職責

1. 承擔課題組科研方向的相關研究

2. 撰寫高質量學術論文和科研項目申請書

3. 申請博士后相關基金和人才計劃

4. 協助指導課題組研究生

招聘要求

1. 學歷要求：已獲得或即將獲得博士學位

2. 年齡要求：不超過35歲

3. 專業背景：專業方向包括但不限于應用數學、神經生物學、計算機科學、計算神經科學、類腦計算等；計算神經科學和類腦計算方向優先

4. 英語能力：能夠流利進行學術交流；能夠獨立撰寫科研論文初稿

5. 綜合素質：具備較強的科研自驅力與問題意識，能夠主動推進研究任務并按計劃完成階段性目標；具備良好的團隊協作與溝通能力，能夠在跨學科團隊中高效合作

福利待遇

1. 博士后人員實行年薪制，課題組將提供有競爭力的薪酬（可面談）。

2. 上海交大和課題組將大力支持優秀博士后申請各類基金和人才支持計劃。

3. 提供優良的辦公環境及國際一流的研究平臺，和國際頂尖高校及研究機構的交流訪問機會。

4. 提供房補或博士后公寓（二者選一）。

5. 按照上海交通大學的相關政策，協助協助落戶、子女入學事宜。

6. 出站時條件優秀者可優先推薦留上海交通大學工作。

申請方式

1. 本招聘長期有效、招滿為止。

2. 有意申請者請將下述材料發送到電子郵箱：songting@sjtu.edu.cn或zdz@sjtu.edu.cn。郵件標題注明“姓名+博士后申請”：

   （1）個人中英文簡歷；

   （2）完整的學術論文列表及代表性論文全文；

   （3）簡歷初篩后，會進一步要求補充博士期間導師及其他專家推薦信2封。

課題組/導師簡介

課題組介紹

上海交通大學計算神經科學課題組由周棟焯教授和李松挺教授共同組建。課題組由一支多學科背景的團隊成員組成，成員擁有數學、物理學、計算機科學和神經科學等背景，因共同的目標—理解大腦的工作機制并啟發設計類腦算法—而聚集在一起?？傮w而言，實驗室的研究通過數學建模分析與計算方法，探索跨越時空尺度的神經計算原理，包括神經元樹突計算與信號整合、大尺度神經網絡的結構與動力學，以及腦啟發智能算法設計等方面。

導師介紹

周棟焯，上海交通大學特聘教授，致遠學院副院長，國家杰出青年基金獲得者。2010年進入上海交通大學自然科學研究院/數學科學學院工作，擔任特別研究員，2016-2023年任教授、長聘教授和特聘教授。現任CNS計算神經科學分會秘書長，CSIAM數學生命科學分會常務理事，主持國家自然科學基金委優秀青年基金、杰出青年基金和重點項目，科技部重點研發計劃項目，獲得上海市科委青年科技啟明星、上海市教委育才獎等榮譽。研究成果發表在國際著名期刊和會議CPAM，PNAS，PRL，NeurIPS 等。

李松挺，上海交通大學特聘教授，國家重大人才計劃入選者。2018年進入上海交通大學自然科學研究院/數學科學學院工作，擔任長聘教軌副教授，2022-2025年任教授，2025年起任特聘教授?，F任中國神經科學學會計算神經科學分會副主任，IEEE 和CSIAM子刊等多個國際期刊編委。入選國家重大人才計劃、國家青年人才計劃、上海市揚帆計劃、上海市晨光計劃，獲得全國高校青年教師教學競賽理科組一等獎、寶鋼優秀教師獎、上海市五一勞動獎章、上海交大第四屆十大科技進展等榮譽。研究成果發表在國際著名期刊CPAM, Nat. Commun., PNAS , PLoS Comput. Biol.等。

實驗室主頁：https://lcns-sjtu.github.io/

實驗室近期成果

神經元樹突計算與信號整合：

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.

大尺度神經網絡的結構與動力學：

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.

腦啟發智能算法設計：

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.