Mindsoul脑机接口的操作系统，招募算法实习生！基于空间计算的NeuroAI 大模型公司

Mindsoul：

针对全球第一个在空间计算下做脑机接口大模型的团队，团队来自计算机博士、腾讯、阿里等大厂的前同事组成的，以构建脑机机口通用大模型（操作系统）基于AndroidXR、visionOS、以及PICO OS提供人类意念通用能力的团队，基于transformer 来完成MindSoul。

我们是一家NeuroAI 基础大模型公司，并且融入于MR空间操作系统中。

我们的使命：实现人类数字永生以及意念控制万物

我们希望通过MindSoul，不仅是可以让人类在空间计算里面实现人类数字永生，同时还能够用意念操作万物，任何以后IOT设备，都可以通过MindSoul在正常成年人上完成脑机数据训练。

MindSoul脑机接口操作系统的实习生招募要求

科研实习生招募

我们正在推进 MindSoul 脑机接口操作系统的模型训练与数据体系建设，现招募对脑科学、人工智能及多模态大模型感兴趣的科研实习生，共同参与 EEG、MEG、fMRI 等脑信号的数据处理、模型训练与科研探索。

招募对象

• 在读硕士研究生：研一、研二；

• 在读博士研究生：博一；

• 计算机、人工智能、电子信息、生物医学工程、神经科学、认知科学、心理学、医学影像等相关专业；

• 对科研成果积累、论文投稿或毕业课题有明确需求；

• 能够稳定参与项目至少3—6个月。

• 掌握EEG预处理、滤波、分段及伪迹去除等基本流程；

• 了解ERP、ICA、时频分析、功率谱密度（PSD）或功能连接分析；

• 熟悉MNE-Python、EEGLAB等工具者优先；

• 有EEG分类、脑状态解码或跨被试分析经验者优先。

• 了解BOLD信号、脑区、体素及功能连接等基本概念；

• 熟悉BIDS数据规范，以及Nilearn、Nibabel、FSL、SPM或fMRIPrep等工具；

• 有脑影像分类、脑状态解码、功能连接分析或影像—文本对齐经验者优先。

• 参与MEG实验方案设计、任务范式梳理及数据采集准备；

• 了解MEG预处理、事件分段、伪迹处理、时频分析及源定位；

• 熟悉MNE-Python、FieldTrip或Brainstorm等工具；

• 能够协助完成数据质量检查、事件标记核验及采集记录整理；

• 有MEG项目经验，或EEG与MEG联合分析经验者优先。

• 熟悉PyTorch，以及Transformer、CNN、时序模型或图神经网络；

• 了解自监督学习、对比学习、掩码建模和迁移学习；

• 能够独立完成模型训练、参数调优、消融实验及结果分析；

• 有脑信号—文本、脑信号—图像或跨模态表征学习经验者优先。

• 参与EEG、MEG及fMRI数据的清洗、标注、格式转换与质量控制；

• 能够理解实验范式、任务标签、刺激信息和事件标记；

• 参与脑信号数据处理、转换及自动化工具的开发；

• 熟悉CSV、JSON、Parquet等数据格式及Python批处理者优先；

• 工作细致，能够发现并记录数据缺失、标签异常及格式不一致等问题。

• 熟练使用Python及常用数据分析工具；

• 具备英文论文阅读、技术调研和方法复现能力；

• 熟悉Git、Linux、Conda或Docker者优先；

• 重视数据质量、实验规范和结果可复现性；

• 能够定期汇报项目进展，并完成实验记录和技术文档；

• 具备主动学习、独立解决问题和跨学科协作能力。

MindSoul脑机接口操作系统目前正在开展模型训练前期准备，重点包括：

• MEG数据采集方案与实验范式设计；

• 采集流程、事件标记和数据质量标准制定；

• EEG、MEG、fMRI公开数据整理与标准化；

• 脑信号数据清洗、标注及训练数据集构建；

• 基线模型复现与大模型训练流程搭建；

• 多模态脑信号表示与解码方法探索。

• Mac笔记本及必要的研发环境；

• 非侵入式脑机接口设备与大模型实验条件；

• EEG、MEG、fMRI公开数据资源；

• 真实脑机接口数据处理和模型迭代机会；

• 从论文调研、方法复现到实验设计与结果分析的科研支持；

• 根据实际贡献参与技术报告、开源成果及论文投稿。

论文署名、作者顺序及成果归属将依据实际贡献、项目约定和学术规范确定，不承诺固定署名顺序或论文发表结果。

申请方式

请私信投递以下材料：

• 个人简历；

• 研究方向及所在年级；

• 每周可投入时间及预计参与周期；

• 希望参与的岗位方向；

• 相关论文、科研项目、GitHub或作品链接；

• 添加微信备注名称+学校+学历情况+方向

期待对脑科学与AI真正好奇的你，与我们一起探索下一代脑机接口操作系统。

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科研成果方向与成果可以获得加入之后，构建中国版的Meta trivbeV2， QWERTYv2

https://facebookresearch.github.io/brain2qwerty/

地址：https://aidemos.atmeta.com/tribev2/

实验设计，（欢迎其他MEG、FMRI科研机构加入）

通过空间计算采集人类空间的审计员数据步骤，通过空间计算采集人类最原始大脑神经元、EEG数据。

期待你的加入！

共建人类的数字永生与下一代NeuroAI