<html>
  <head>

    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8">
  </head>
  <body text="#000000" bgcolor="#FFFFFF">
    <p>
      <style>
<!--
 /* Font Definitions */
@font-face
        {font-family:"Cambria Math";
        panose-1:2 4 5 3 5 4 6 3 2 4;
        mso-font-charset:0;
        mso-generic-font-family:auto;
        mso-font-pitch:variable;
        mso-font-signature:-536870145 1107305727 0 0 415 0;}
 /* Style Definitions */
p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal
        {mso-style-unhide:no;
        mso-style-qformat:yes;
        mso-style-parent:"";
        margin:0in;
        margin-bottom:.0001pt;
        mso-pagination:widow-orphan;
        font-size:12.0pt;
        font-family:"Times New Roman";
        mso-fareast-font-family:"Times New Roman";}
.MsoChpDefault
        {mso-style-type:export-only;
        mso-default-props:yes;
        font-size:10.0pt;
        mso-ansi-font-size:10.0pt;
        mso-bidi-font-size:10.0pt;}
@page WordSection1
        {size:8.5in 11.0in;
        margin:1.0in 1.0in 1.0in 1.0in;
        mso-header-margin:.5in;
        mso-footer-margin:.5in;
        mso-paper-source:0;}
div.WordSection1
        {page:WordSection1;}
-->
</style>
    </p>
    <p class="MsoNormal">Applications are invited for a post-doctoral
      research position
      in the laboratory of Dr. Maxim Bazhenov at the University of
      California, San
      Diego to develop neuroscience inspired machine learning algorithms
      capable of continual
      learning and adapting to the novel situations and contexts.<span
        style="mso-spacerun:yes">   </span>This project involves close
      collaboration
      with the experimental laboratory of Dr. Bruce McNaughton (UC
      Irvine). <span style="mso-spacerun:yes"> </span>The ultimate goal
      of the work is to advance the
      knowledge of how human and animal brains learn from experience and
      apply these principles
      to the artificial systems to enable continuous learning without
      catastrophic
      forgetting. </p>
    <p class="MsoNormal"> </p>
    <p class="MsoNormal">The successful candidate will collaborate with
      a team of
      researchers to design neural network models of dynamic
      interactions between the
      hippocampus and neocortex during learning and memory consolidation
      based on
      experimental data. These models will be used to derive learning
      principles that
      can be combined with advances in artificial intelligence and
      machine learning. An
      ideal candidate should have experience in
      computational/theoretical
      neuroscience and a basic knowledge of machine learning, or,
      alternatively,
      experience in machine learning algorithms and some basic knowledge
      of<span style="mso-spacerun:yes">  </span>neuroscience.
      Experience with hierarchical
      learning, reinforcement learning, and/or goal-directed
      decision-making would be
      particularly helpful.</p>
    <p class="MsoNormal"> </p>
    <p class="MsoNormal">The University of California offers excellent
      benefits.
      Salary is based on research experience. Applicants should send a
      brief
      statement of research interests, a CV and the names of three
      references to
      Maxim Bazhenov at <a class="moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:mbazhenov@ucsd.edu">mbazhenov@ucsd.edu</a></p>
    <pre class="moz-signature" cols="72">-- 
Maxim Bazhenov, Ph.D.
Professor, Department of Medicine,
Neurosciences Graduate Program,
UCSD, School of Medicine
<a class="moz-txt-link-freetext" href="http://www.bazhlab.ucsd.edu/">http://www.bazhlab.ucsd.edu/</a></pre>
  </body>
</html>