学校院系：武汉大学宇航科学与技术研究院
合作导师：龚健雅院士团队
职位类型：团队实习生2-3人及科研助理1-2人
武汉大学龚健雅院士与胡翔云教授带领的LuoJiaNET遥感人工智能解译处理团队，拟招聘项目实习生/科研助理，欢迎有计算机科学、数学、电子信息、摄影测量与遥感、地理信息系统等相关专业背景的人员申请。
武汉大学LuoJiaNET遥感人工智能解译处理团队聚焦遥感分析、解译和特征提取的理论与算法研究，在高分辨率遥感影像解译与自动变化检测、三维点云智能处理等方面，提出了应用知觉组织和视觉注意等生物视觉计算机制、机器学习、基于图的优化、人工神经网络等一系列新方法和算法。团队构建了业界第一个遥感专用深度学习框架LuoJiaNET与符合OGC标准的大规模遥感影像样本库LuoJiaSET，并在国内外著名期刊（如：测绘学报、ISPRS J P&RS, IEEE TGRS, IEEE JSTAR, PE&RS, IEEE GRSL 等）发表了40余篇研究论文。此外，团队研发了新一代遥感影像智能协同标绘系统iEasyFeature，先后在国家自然科学基金委“遥感影像稀疏表征与智能分析”、IEEE变化检测竞赛中获得优异成绩，相关成果已成功应用于国土资源调查，全球测图、国土“三调”等国家重大工程项目，显著提升了生产效率，成果获国家科技进步二等奖、测绘科技进步特等奖、中国地理信息科技进步特等奖、中国公路科技特等奖等奖励。在基础研究与技术的业务化应用方面，本团队积累了丰富的经验和坚实的基础，致力于应用前沿的人工智能技术解决遥感智能解译领域的实际问题。
1、 与博士生合作，围绕遥感语义分割、知识嵌入等研究课题，针对云平台遥感海量数据的存储管理与传输、大模型预训练、下游任务微调与推理、结果地理可视化等需求，负责代码开发、实验设计与执行，并做好实验结果的记录与分析。
2、 执行团队分配的其他任务。
1、 与相关生产单位及研究人员协作，聚焦遥感深度学习模型的国产化与自主研发，开展代码迁移适配、设计开发及实际部署等工作。
2、 负责相关项目材料、专利文档等的撰写与整理。
3、 执行团队分配的其他任务，确保项目高效推进。
编程能力强，熟悉至少一种编程语言（如Python等）。
1、 具有硕士研究生及以上学历学位。
2、 编程能力强，熟悉至少一种编程语言（如Python、JavaScript等）。
3、 具备云原生跨平台开发项目经历。
4、 作为核心技术研发人员，承担或参与过相关科研项目。
1、 有一定的机器学习和深度学习基础，熟悉常见的CNN、Transformer经典网络模型结构。
2、 熟悉PyTorch、MindSpore等深度学习框架。
3、 熟悉GDAL、OpenCV等图像处理库，可对图像处理库进行优化。
4、 熟悉GitHub、Gitee等托管平台使用方法。
5、 拥有华为云、腾讯云、AWS等云平台使用经验，并具备远程服务器代码开发能力。
6、 熟悉Docker的使用，有基于原生Docker或K8s分布式集群部署深度学习项目的经验。
7、 具备较强的外语能力，能够熟练阅读和撰写英文技术文档。
8、 在遥感、计算机视觉或模式识别等领域发表过相关高水平论文。
申请者应将完整的中文或英文简历（PDF格式）发至 张觅老师（zhangmi1989@163.com），邮件标题中注明：“遥感专用深度学习框架研发实习生”或“遥感专用深度学习框架研发科研助理”。
实习生待遇不少于3000元/月，硕士及以上科研助理10000元/月起，特别优秀者具体待遇可面议；
提供GPU工作站及其算力（NVIDIA Tesla V100/H800 GPU、HUAWEI Ascend 910A/B服务器）；表现优秀的实习生将有机会参与论文撰写与发表，并可获得升学及就业的推荐支持。实习生需获得导师或学校的许可，并能保证连续 6 个月至 1 年的全职或兼职实习。
科研助理需确保至少 1 至 2 年的稳定工作时长。
转载自 GISphere留学指南
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原文标题：招生招聘 | 龚健雅院士团队遥感专用深度学习框架LuoJiaNET研发实习生/科研助理招募
图文编辑：张学渊 郑琪
审编：周笑语 闫孟蕊
终审：初明若 李雨竹 代浩宇 毕丝淇
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