
<!DOCTYPE html>


<html>


<head>


<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8">


</head>


<body>


<p>Dear all,</p>


<p>We would like to advertise <b>1x Postdoc</b> and <b>1x PhD position</b> in Systems Neuroscience and Complexity at


<b>The University of Sydney</b>.</p>


<p>The successful candidates will join a dynamic interdisciplinary collaboration between


<a href="http://www.jamesmacshine.com/">A/Prof Mac Shine</a> (Brain and Mind Centre),


<a href="http://lizier.me/joseph/">A/Prof Joseph Lizier</a> (School of Computer Science) and


<a href="http://www.benfulcher.com/">Dr Ben Fulcher</a> (School of Physics), within the University's Centre for Complex Systems, focused on advancing our understanding of brain function and cognition using cutting-edge computational and neuroimaging techniques


 at the intersection of network neuroscience, dynamical systems and information theory.<br>


The positions are funded by a grant from the Australian Research Council "<i>Evaluating the Network Neuroscience of Human Cognition to Improve AI</i>".</p>


<p><b><a href="https://usyd.wd3.myworkdayjobs.com/USYD_EXTERNAL_CAREER_SITE/job/Camperdown-Campus/Post-Doctoral-Fellow-in-Systems-Neuroscience-and-Complexity_0114249-1">Post-Doctoral Fellow in Systems Neuroscience and Complexity</a></b>: Full time, research


 only fixed term position for 24 months.<br>


Lead supervisor: A/Prof. Mac Shine<br>


The Postdoc will process and analyse functional neuroimaging data (fMRI, EEG, etc.) to extract meaningful insights into brain function. The successful candidate will hold a PhD in Neuroscience, Computational Neuroscience, Psychology, or a related field (by


 July 2024); have a strong background in computational modelling and/or functional neuroimaging techniques; and proficiency in programming languages commonly used in neuroscience research (e.g., Python, MATLAB).</p>


<p><a href="https://lizier.me/joseph/phdprojects.html#infoflowneuro"><b>PhD scholarship: Characterising information flow networks across brain regions in rest and task</b></a>: available to both domestic and international applicants for 3.5 years (fulltime),


 providing the tuition fees and a stipend.<br>


Lead Supervisor: A/Prof. Joseph Lizier<br>


The PhD student will conduct applications of, and/or updates to algorithms for, inferring brain network models to represent information flow relationships between brain regions (via information-theoretic measures), based on time-series neural recordings. The


 successful candidate will hold a Bachelor's degree with honours or Master's degree in a relevant quantitative field (e.g. computer science, physics, mathematics), including completing a research thesis (first-class honours equivalent results are essential);


 and excellent skills in computational numerical analysis (in Python and/or Matlab) and in applied mathematics.</p>


For further details and how to apply, see the links above for both positions.<br>


<b>Deadline Feb 28</b> (PhD position open until filled)


<p></p>


<span style="font-size:smaller;color:gray;font-family:arial">--joe</span>


<div class="moz-signature" signature-switch-id="e9c09a11-e3bb-421e-aee4-f904e6e8712c">


<span style="font-size:smaller;color:gray;font-family:arial">--<br>


<b>A/Prof. Joseph Lizier</b><br>


<b>The University of Sydney</b><br>


School of Computer Science, Faculty of Engineering<br>


<br>


</span></div>


</body>


</html>