<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style=""><div class="gmail_default" style=""><font size="2" style="" face="tahoma, sans-serif">Dear all,<br></font></div><div class="gmail_default" style=""><font size="2" face="tahoma, sans-serif"><br></font></div><div class="gmail_default" style=""><font size="2" face="tahoma, sans-serif">A 2-year postdoc position is available for a researcher with an interest in cognitive neuroscience, electroencephalography (EEG), and machine learning. The position will be based at the University of Bern, in Switzerland, at the Institute of Computer Science (<a href="https://www.inf.unibe.ch/index_eng.html" target="_blank">https://www.inf.unibe.ch/index_eng.html</a>) and sitem-insel (<a href="https://sitem-insel.ch/en" target="_blank">https://sitem-insel.ch/en</a>), under the supervision of Athina Tzovara. Our group (<a href="https://www.inf.unibe.ch/about_us/team/cognitive_computational_neuroscience_ccn/index_eng.html" target="_blank">https://www.inf.unibe.ch/about_us/team/cognitive_computational_neuroscience_ccn/index_eng.html</a>) is studying the neural mechanisms underlying predictive processes in the human brain. We are using high-density EEG, MEG and ECoG recordings, in combination with machine learning and computational modeling techniques.<br><br>The open position will study the neural and computational mechanisms that allow humans to anticipate the outcome of their actions. To this aim, the selected candidate will design novel EEG experiments and use signal processing and machine learning tools to analyze EEG data. This position could be ideal for candidates with a background in computer science and a strong interest in neuroscience, or with a background in neuroscience, but with strong computational and programming skills.<br><br>Qualifications: Candidates should have a PhD in neuroscience, biomedical engineering, computer science, or a related discipline. Experience with machine learning / computational modeling and programming skills in python, R or matlab are highly desirable. Experience with recording and analyzing EEG data is an advantage.<br><br>We offer: funding for 2 years following regulations of the University of Bern, access to high-density scalp EEG and ECoG recordings, and an interdisciplinary & international research environment.<br><br>To apply please send by 02.11.2020 one pdf document including your CV, a statement of research interests, and contact details for two referees to: <a href="mailto:athina.tzovara@inf.unibe.ch" target="_blank">athina.tzovara@inf.unibe.ch</a></font></div><div class="gmail_default" style=""><font size="2" face="tahoma, sans-serif"><br></font></div><div class="gmail_default" style=""><font size="2" face="tahoma, sans-serif">Informal inquiries are welcome.</font></div><div class="gmail_default" style=""><font size="2" face="tahoma, sans-serif"><br></font></div><div style=""><div dir="ltr" style=""><div dir="ltr" style=""><div style=""><div dir="ltr" style=""><div dir="ltr" style=""><div dir="ltr" style=""><div dir="ltr" style=""><div dir="ltr" style=""><div style=""><div dir="ltr" style=""><font size="2"><font color="#666666" face="tahoma, sans-serif">-----<br>Athina Tzovara, PhD<br><br>Assistant Professor</font></font></div><div style=""><font size="2"><font color="#666666" face="tahoma, sans-serif">University of Bern</font></font></div><div dir="ltr" style=""><font size="2" style=""><font color="#666666" face="tahoma, sans-serif">Institute for Computer Science<br>Neubrückstrasse 10<br></font></font><div style=""><font size="2"><font color="#666666" face="tahoma, sans-serif">CH-3012 Bern</font></font></div><div style=""><font size="2"><font color="#666666" face="tahoma, sans-serif"><br></font></font></div><div style=""><font size="2"><font color="#666666" face="tahoma, sans-serif"><a href="http://neuro.inf.unibe.ch/" target="_blank">http://neuro.inf.unibe.ch/</a><br></font></font></div><div style=""><font size="2" style="" face="tahoma, sans-serif"><span style="color:rgb(102,102,102)">+41 31 511 763 36</span></font></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>