<div dir="ltr"><div>Neural Information Processing Group, Fakultät IV, Technische Universität Berlin & Bernstein Center for Computational Neuroscience </div><div><br></div><div>PhD Position: Reinforcement Learning and Decision Making under Uncertainty </div><div>========================================================================== </div><div><br></div><div>The successful candidate is expected to join collaborative projects at the interface between computational neuroscience and machine learning (research topics: reinforcement learning and decision making under uncertainty). The position is affiliated with the Bernstein Center for Computational Neuroscience Berlin (<a href="https://www.bccn-berlin.de/">https://www.bccn-berlin.de/</a>), and the candidate is welcome to participate in its scientific and training activities. Teaching responsibilities include the supervision of two tutorials per week during the semester associated with the courses taught by the Neural Information Processing Group (<a href="http://www.ni.tu-berlin.de/">http://www.ni.tu-berlin.de/</a>). </div><div><br></div><div>Starting date: January 1st, 2018 </div><div><br></div><div>Salary level: E-13 TV-L </div><div><br></div><div>The position is for a period of maximally of five years. </div><div><br></div><div>Candidates should hold a recent Master degree and should have very good knowledge in the computational neuroscience and machine learning fields. </div><div><br></div><div>Application material (CV, abstract of the Master thesis, copies of certificates and two letters of reference) should be sent to: </div><div><br></div><div>Prof. Dr. Klaus Obermayer </div><div>MAR 5-6, Technische Universität Berlin, Marchstrasse 23, </div><div>10587 Berlin, Germany </div><div><a href="http://www.ni.tu-berlin.de/">http://www.ni.tu-berlin.de/</a> </div><div><a href="mailto:klaus.o...@tu-berlin.de">klaus.o...@tu-berlin.de</a> </div><div><br></div><div>preferably by email. </div><div><br></div><div>All applications received before November 11th 2017 will be given full consideration, but applications will be accepted until the position is filled. </div><div><br></div><div>To ensure equal opportunities between women and men, applications by women with the required qualifications are explicitly desired. Qualified individuals with disabilities will be favored. </div><div><br></div>
</div>