Recruitment Notice: Graduate Students & Postdoctoral Researchers

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The Computational Brain Imaging and Network Modeling Lab (ComBINe) at Sungkyunkwan University (PI: Prof. Seok-Jun Hong) is seeking postdoctoral researchers and graduate students to join our team.

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○ About Our Lab

Our lab is affiliated with the Department of Biomedical Engineering at Sungkyunkwan University and the Center for Neuroscience Imaging Research at the Institute for Basic Science (IBS). Our research focuses on:

• Uncovering the functional organizational principles of the human brain through advanced neuroimaging.

• Integrating these principles into AI algorithms to develop AI-neuro models.

• Using these models as a foundation for understanding clinical neuroscience mechanisms.

 

○ Key Research Areas

Our research is broadly categorized into three major areas:

1. Natural Intelligence & AI-Neuro – How does natural intelligence (particularly continual learning and predictive processes) emerge, develop, and evolve in contrast to artificial intelligence?

2. Computational Neuroscience of the Whole Brain – How are these intelligence mechanisms computationally implemented across the entire human brain using biophysical large-scale recurrent network modeling?

3. Computational Psychiatry – What are the behavioral and psychiatric consequences when these normal processes are disrupted?

For details on specific research projects, please contact us via email.

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○ Preferred Qualifications

For this recruitment cycle, we are particularly interested in candidates with experience in Large Language Models (LLMs) to contribute to projects such as:

• Brain Foundation Model Development – Training LLMs on large-scale human brain MRI datasets to develop encoding-decoding models.

• Computational Modeling of Emergent Properties in LLMs – Investigating in-context learning as a key emergent behavior by modeling memorization-generalization principles through computational neuroscience.

• Bayesian Brain Research – Exploring biological implementations of predictive processing, including predictive coding, Prospective Learning, Hierarchical Gaussian Filters, and Bayesian Kalman Filters.

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○ Desired Skills & Experience

We prioritize candidates with expertise in one or more of the following areas:

• Deep Learning & Large Language Models (experience with cutting-edge LLM research, even at a basic level, is a plus).

• Computational Modeling of Biological Neural Circuits & Recurrent Neural Networks.

• Computational Psychiatry & Neuroimaging Research.

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○ What We Offer

• Comprehensive Career Support – Guidance on job market preparation (academia, industry, startups) and research fellowships.

• International Research Opportunities – Potential for overseas collaborations based on project needs.

• Competitive & Stable Compensation – Salaries with full benefits (including Korea’s four major insurances) and additional compensation (+alpha) based on research contributions.

We provide an environment where dedication is rewarded and look forward to welcoming passionate researchers to our team.

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○ How to Apply

Interested candidates should submit:

• A cover letter outlining their research vision.

• A CV.

Send applications to combine.skku@gmail.com. We look forward to hearing from you!

성균관대학교 글로벌메디컬공학과 계산뇌영상및신경망모델링연구실 대학원생 및 포스닥 모집

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성균관대학교 Computational Brain Imaging and Network Modeling Lab (ComBINe; PI: 홍석준)에서 박사후 연구원 (postdoc) 및 대학원생을 모집합니다.

 

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○ About Our Lab​

저희 연구실은 성대 바이오메디컬공학과 및 기초과학연구원 뇌과학 이미징 연구단 (Center for Neuroscience Imaging Research [link]) 소속되어 있으며, 인간 뇌에서 첨단 뇌영상을 촬영해 기능적 조직 원리를 밝히고 그 원리를 인공지능 알고리즘에 주입하여 AI-neuro를 개발합니다. 더 나아가 거기서 구현한 정상 모델을 기반으로 임상신경과학의 기제를 밝히는 연구도 진행하고 있습니다.

 

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○ Key Research Areas

랩의 주요 관심사는 다음과 같이 크게 3가지,(인공지능에 대비하여) 자연지능 (특별히 continual learning, predictive process)은 어떻게 창발, 발달, 고도화되는지? (AI-neuro + 발달 신경과학)

• 그런 지능 메커니즘이 인간 전뇌 (whole brain)에 어떻게 계산신경과학적으로 구현되어 있는지? (Biophysical large-scale recurrent network modeling)

• 이들 정상 프로세스가 망가졌을때 생기는 행동들과 발달 정신질환과의 관계는 무엇인지? (Computational psychiatry)

입니다. 연구실에서 기획하고 있는 구체적 연구 프로젝트의 예제들을 알고싶으신 분들은 밑에 제공하는 이메일 주소로 문의해주시면 감사하겠습니다.

 

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○ Preferred Qualifications

특별히 이번 모집에서는:범용인공지능에 필요한 기능을 구현하기 위해, Large Language Model (LLM, 초거대 언어모델)을 연구하거나 프로그래밍해본 경험을 가진 분을 우대합니다. 본 랩은 LLM에 관련하여,

• 대용량 인간 뇌 MRI 데이터를 학습하여 Brain Foundation Model, 특별히 encoding-decoding 모델을 개발하는 프로젝트

• LLM의 대표적인 창발적 특성 (emergent behavior)인 in-context learning을 위한 memorization-generalization의 원리를 계산신경과학적으로 모델링하는 프로젝트를수행하고자 합니다.

• 또한 predictive process의 구체적 생물학 기반을 탐구하기 위해, predictive coding과 관련된 다양한 implementation 알고리즘, Prospective Learning, Hierarchical Gaussian Filter, Bayesian Kalman Filter등을 구현하는 프로젝트를 수행하고자 하니, Bayesian Brain에 관심이 있으신 분은 연락주시기 바랍니다.

 

​○ Desired Skills & Experience

저희가 모시는 연구원의 역량은:Deep learning, 특별히 최신 Language model에 대한 연구 경험 (조금이라도 좋습니다),

• 생물학적 신경회로망, recurrent neural network에 대한 계산 모델링 연구경험

• 계산 정신의학과 뇌영상에 대한 연구경험

이며, 이를 가지고 계신 분은 우선선발하고자 합니다.

 

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○ What We Offer

저희 연구실에 join할 박사후 연구원 및 대학원생은 향후 랩에서 있는 동안 job market (아카데이마, 취업, 창업 등)에 나가는 전 과정과 다양한 연구 fellowship에 지원하는 것을 지속적으로 도와드리고, 여건에 따라 해외연구기회도 제공할 계획입니다. 다른 연구기관과 비교하여 경쟁력있는, 시스템적으로 안정된 샐러리 및 4대보험을 제공하며, 연구에 참여할 분의 역량에 따라 + alpha 도 고려할 수 있습니다.

 

성실히 하는 만큼 가져가는 연구환경을 제공해 드릴테니, 관심있는 분들의 많은 지원 부탁드립니다.

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​○ How to Apply

지원하실 분은 combine.skku@gmail.com으로

• 자신의 연구비전을 담은 cover letter 한통

• CV

를 송부해주시면 감사하겠습니다.