<p class="MsoPlainText"><b><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif"">Postdoctoral position in statistical learning,
visualization and signal processing for computational neuroscience</span></b></p>

<p class="MsoPlainText" style="text-align:justify"><b><u><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif"">Job Description</span></u></b><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif"">: We are seeking a highly motivated
postdoctoral fellow in computational neuroscience and signal processing to be
part of an interdisciplinary research alliance working to develop computational
models and data analysis methods in support of a research program in
neuroergonomics (‘the study of the brain and body at work’). An overall goal of
the research is to discover underlying principles describing the relationship
of non-invasively recorded EEG brain dynamics and motivated behavior (recorded
by body motion capture, eye tracking, etc) in interactive, information-rich
human-system operating environments and to apply these principles to support
overall performance of complex system operations.</span></p>

<p class="MsoPlainText" style="text-align:justify"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif"">The
ideal candidate will have strong background in statistical learning, data
analysis, and/or visualization preferably with research experience in
neuroscience or cognitive science. The candidate will be based at University of
Texas at San Antonio (UTSA) and will work closely with researchers and students
at participating universities and will present the research at conferences and
in the open research literature. The candidate will also collaborate with Army
Research Laboratory (ARL), Aberdeen, MD, to assist data analysis from
successively more complex and realistic experiments and with academic research groups
at UC San Diego University of Michigan, National Chiao Tung University, and
University of Osnabrück.</span></p>

<p class="MsoPlainText" style="text-align:justify"><b><u><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif"">Minimum Requirements</span></u></b><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif"">: Ph.D. in Electrical Engineering, Computer
Science, Statistics, or related area. Both beginning and more senior
postdoctoral candidates are encouraged to apply. US citizenship is not required
but will be given priority.</span></p>

<p class="MsoPlainText" style="text-align:justify"><b><u><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif"">Preferred Qualifications</span></u></b><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif"">: Strong statistical learning skills with
experience in design, analysis, and statistical signal processing/machine
learning applied to data from complex experimental designs.</span></p>

<p class="MsoPlainText" style="text-align:justify"><b><u><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif"">Instructions to Applicants</span></u></b><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif"">: Applicants should submit a cover letter and
CV, including the names and contact information of three references. Include in
the cover letter accompanying the application a summary of your research
experience and goals. Please send application materials by e-mail to:</span></p>

<p class="MsoPlainText" style="text-align:justify"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif"">Yufei
Huang, Associate Professor, Department of Electrical and Computer Engineering,
University of Texas at San Antonio; </span><a href="mailto:yufei.huang@utsa.edu"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif"">yufei.huang@utsa.edu</span></a><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif"">; <a href="http://engineering.utsa.edu/~yfhuang/">http://engineering.utsa.edu/~yfhuang/</a>; (210)
458-6270; E-mail subject: CTA Postdoc.</span></p>

<p class="MsoPlainText" style="text-align:justify"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif"">The
University of Texas at San Antonio is an Equal Opportunity/Affirmative Action
Employer. As part of the application process, applicants will be invited to
complete an online confidential and voluntary self-disclosure card.</span></p>