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崗位職責(zé)：
1.了解遙感成像基本原理，熟悉遙感影像處理流程，能夠熟練使用ENVI/QGIS等專業(yè)軟件及GDAL/Rasterio等Python庫進(jìn)行遙感數(shù)據(jù)處理和分析。
2.熟練使用Python進(jìn)行編程開發(fā)，掌握NumPy、OpenCV、Pandas等數(shù)據(jù)處理庫，熟悉Scikit-learn機(jī)器學(xué)習(xí)工具庫，并具備Docker容器化部署經(jīng)驗，能夠?qū)崿F(xiàn)模型的封裝與部署。
3.理解SVM、隨機(jī)森林、XGBoost等經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法，掌握模型訓(xùn)練全流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、超參數(shù)優(yōu)化、交叉驗證等調(diào)參技術(shù)，具備實際模型部署經(jīng)驗。
4.熟練使用PyTorch/TensorFlow等主流深度學(xué)習(xí)框架，理解CNN、RNN、Transformer等基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)原理，具備目標(biāo)檢測、語義分割等計算機(jī)視覺任務(wù)的實踐經(jīng)驗，能夠針對遙感影像特點優(yōu)化模型。
5.有應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理遙感影像的實際項目經(jīng)驗，在影像分類、地物識別等場景中有成功案例者優(yōu)先，能夠結(jié)合業(yè)務(wù)需求選擇合適的算法并完成模型優(yōu)化。
崗位要求：
1. ?兩年及以上大模型相關(guān)經(jīng)驗，対Transformers模型的基本原理和工作機(jī)制有深入理解熟練使用PyTorch、 Huggingface transformers等深度學(xué)習(xí)和大模型框架。
2. 基于天氣雷達(dá)資料并融合多源數(shù)據(jù), 進(jìn)行專業(yè)氣象算法設(shè)計和開發(fā)。
3.在雷達(dá)定量估測降水、強(qiáng)對流雷達(dá)監(jiān)測和預(yù)警算法、晴空回波探測機(jī)理與工程應(yīng)用方面有一定的研究和實踐經(jīng)驗。
4.遙感技術(shù)基礎(chǔ)?：熟悉遙感成像原理及處理流程，熟練使用ENVI/QGIS等專業(yè)工具，掌握GDAL/Rasterio等Python庫進(jìn)行影像處理與分析。
5. ?編程與工具鏈?：精通Python，熟練使用NumPy/Pandas/OpenCV進(jìn)行數(shù)據(jù)操作，具備Scikit-learn模型開發(fā)經(jīng)驗，熟悉Docker容器化部署流程。
6. ?機(jī)器學(xué)習(xí)能力?：深入理解SVM、隨機(jī)森林、XGBoost等算法原理，掌握特征工程、交叉驗證、模型評估全流程，具備參數(shù)優(yōu)化與部署實戰(zhàn)經(jīng)驗。
7. ?深度學(xué)習(xí)實踐?：熟悉PyTorch/TensorFlow框架，掌握CNN/Transformer等網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在目標(biāo)檢測（如YOLO、Faster R-CNN）或語義分割（如U-Net）任務(wù)中有項目經(jīng)驗。
8. ?業(yè)務(wù)融合經(jīng)驗?：具有遙感影像分類、地物識別等項目落地案例，能根據(jù)數(shù)據(jù)特性（如SAR、多光譜）選取合適算法并針對性優(yōu)化。
9. 計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、人工智能等專業(yè)碩士以上學(xué)歷，具備深化算法研究經(jīng)歷。
薪資待遇：10-20k