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岗位职责:
1.开展面向天地一体化多模态数据的通用基础模型研究,探索基于大规模无标注数据的预训练技术路径,增强模型在多样化天地协同任务中的适应性与迁移能力;
2.针对地学、海洋及空间科学领域需求,研发适配的Transformer类新型神经网络架构,优化网络结构设计与训练方案,提升模型处理复杂天地融合数据的能力;
3.承担天地一体基础模型的性能评估、迭代优化与实际部署工作,搭建便捷高效的模型调用接口与工具链,促进基础模型在科研探索与产业落地中的广泛应用。

任职要求:
1.具备硕士及以上学位,专业方向为计算机科学、人工智能、机器学习等相关领域;
2.掌握深度学习核心理论与实现方法,熟悉Transformer等主流模型架构,具有扎实的数学功底和较强的算法设计水平;
3.了解扩散模型、超分辨率重建、跨模态生成与对齐等关键技术方向;
4.熟练使用Python等编程语言,掌握TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架,拥有大规模模型训练与参数调优实践经验;
5.有海洋科学或水下机器人相关背景者可优先录用。
2026-07-04 14:12
IP属地:浙江杭州

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