二、任職要求
1、 學(xué)歷與專業(yè)
1）博士學(xué)歷，計算機科學(xué)、人工智能、機器學(xué)習(xí)、信號處理、應(yīng)用數(shù)學(xué)、物理電子學(xué)、光學(xué)工程、光譜成像、遙感、儀器科學(xué)等相關(guān)專業(yè)；
2）具備扎實的數(shù)理基礎(chǔ)、線性代數(shù)、概率統(tǒng)計與算法理論功底。
2、技術(shù)能力
1）熟練掌握深度學(xué)習(xí)主流模型（CNN/RNN/Transformer/GNN 等）理論與實現(xiàn)，具備獨立設(shè)計、訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的經(jīng)驗；
2）熟悉光譜數(shù)據(jù)特性、預(yù)處理、校正、特征提取與建模方法，理解光譜成像與物質(zhì)識別基本原理；
3）熟悉 PyTorch/TensorFlow 等框架，具備分布式訓(xùn)練、高性能計算、大規(guī)模光譜數(shù)據(jù)處理能力；
4）對自監(jiān)督學(xué)習(xí)、多模態(tài)學(xué)習(xí)、表征學(xué)習(xí)、小樣本學(xué)習(xí)、可解釋 AI 等方向有深入理解或?qū)嵺`；
5）扎實編程能力（Python/C++），熟悉 Linux 開發(fā)環(huán)境與模型工程化、部署流程。
3、科研與落地成果
1）有光譜算法、圖像解譯、物質(zhì)檢測、工業(yè)視覺等相關(guān)項目經(jīng)驗，有實際項目落地與工程化經(jīng)驗優(yōu)先；
2）有發(fā)明專利、軟著、科研項目主導(dǎo)或產(chǎn)學(xué)研轉(zhuǎn)化成果者優(yōu)先。
4、綜合素質(zhì)
1）優(yōu)秀邏輯思維、技術(shù)創(chuàng)新熱情與跨學(xué)科協(xié)作能力；
2）能獨立攻克復(fù)雜技術(shù)問題，對AI在光譜領(lǐng)域落地有強烈使命感與結(jié)果導(dǎo)向。