■募集の職務内容
（雇入れ直後）
・スパイキングニューラルネットワーク（SNN）およびイベント駆動計算に関する数理モデル化・解析（ダイナミクス、安定性、学習則、近似誤差、計算量・エネルギー指標など）。
・既存のニューロモーフィック・ハードウェア／実機環境を用いたアルゴリズム検証・実験。
・ハードウェア制約（スパイク表現、重みビット幅、通信・ルーティング、オンチップ学習、遅延、メモリ等）を踏まえたハードウェア指向（hardware-aware）アルゴリズム設計、マッピング／コンパイル／最適化。
・将来的にはハードウェア研究者と協働し、アルゴリズム側の要請（学習則、表現、疎結合、通信形態）を踏まえた新アーキテクチャ提案（評価指標設計・実証まで）。
（変更の範囲）研究及び所運営にかかる業務全般
■必須となる能力・経験・具体的な資格
・数理・理論的素養：力学系／確率過程／最適化／情報理論／統計学のいずれかで研究経験（論文執筆レベルが望ましい）。
・アルゴリズム実装力：研究コードを書ける（実験再現、評価、可視化、簡易プロトタイプ）。
・ニューラルネット（特にSNN）や時間発展系モデルへの興味・基礎理解（発火モデル、時系列、学習の難しさ等）。
・研究を前に進めるための基本動作：仮説→実装→検証→考察→文書化（再現可能性の担保）。
（あると尚可）
・SNN学習の主要アプローチへの理解・経験
・ニューロモーフィック向けソフトウェア／ツールチェーン経験
・C/C++や組込み・低レイヤ（通信、スケジューリング、並列、固定小数点、性能計測）の素養
・ハードウェア制約下での最適化・マッピング・ルーティング等（イベント駆動系の設計・通信効率などの観点）
（関連キーワード）
スパイキングニューラルネットワーク（SNN）、数理モデリング／力学系、最適化・学習理論、ハードウェア指向アルゴリズム
■求める人物像
・数式で見通しを立てて、実機・実装で確かめることが好きな人（理論と検証の両輪）。
・未成熟な領域で、評価指標やベースラインから作り、論点を整理しながら前進できる人。
・ハードウェア研究者・応用側研究者と共通言語を作ることを厭わず、制約を味方にして設計できる人。
