岗位职责：
1、算法研发与优化：
负责遥感领域大模型（如多模态视觉大模型、时空预测大模型、SAM/RS-SAM类模型）的架构设计、训练、调优与评测。
探索并实现面向遥感影像（光学、SAR、高光谱等）的预训练、指令微调、持续学习等前沿技术方案。
2、数据处理与管道构建：
设计并构建超大规模、多源异构遥感数据（卫星、航空、无人机）的自动化预处理、增强与标注管道。
3、模型工程化与部署
将研发的模型进行工程化封装、性能优化与轻量化，支持云端及边缘端的分布式训练与高效推理。
与平台开发团队协作，将模型能力以API服务、SDK或可视化工具的形式集成到产品中。
4、技术探索与落地
紧密跟踪计算机视觉、多模态学习、地理人工智能等领域的最新进展，并评估其在遥感场景的应用潜力。
深入业务场景，与行业专家协作，将先进的模型能力转化为可落地的解决方案（如变化检测、地物分类、目标识别、轮廓提取等）。
任职要求：
1、硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、遥感、测绘、地理信息系统或相关专业。
2、3年以上机器学习/深度学习研发经验，其中至少1年专注于大模型（LLM/CV大模型）的预训练、微调或应用开发。
3、算法基础：扎实的深度学习理论基础，熟练掌握PyTorch/TensorFlow等框架。对Transformer、CNN、Diffusion Model等架构有深刻理解。
4、大模型经验：具备大规模分布式训练的实际经验，熟悉DeepSpeed、FSDP、Megatron-LM等至少一种加速框架。有CV多模态大模型（如CLIP, SAM, DINOv2）或时空预测模型研发经验者优先。
5、熟悉遥感影像的基本特性、处理流程和主流分析任务。有丰富的遥感图像处理或地学分析项目经验者优先。
6、编程与工程：精通Python，具备优秀的代码能力。熟悉Linux开发环境，了解Docker、Kubernetes等容器化与编排技术。
7、对技术创新有强烈的热情和自驱力，具备优秀的学习能力和研究能力。具备强烈的责任心和项目推动能力。