杭州·余杭区
职位详情
岗位职责:
1. 基于FAST与CSST数据，研发融合AI技术的自动光谱分类、异常天体识别及天体物理参数预测等智能算法，提升天文数据处理效率；
2. 探索深度学习在FAST与CSST多源数据中的应用，涵盖射电、光学与红外波段的特征自动提取以及时域数据建模；
3. 参与FAST与CSST数据平台智能分析模块的研发，优化海量天文数据的自动化归档、清洗、分类与特征抽取流程；
4. 结合FAST与CSST观测数据，开发AI驱动的天文数据可视化系统，增强数据分析过程中的交互性与直观性；
5. 参与面向天文学的人工智能算法研究，协同国内外科研团队，提升FAST与CSST数据的智能化计算水平；
6. 撰写并发表高水平学术论文，推动人工智能在FAST与CSST数据处理中的实际应用与成果转化。
任职要求:
1. 拥有天文学、计算机科学、数据科学或人工智能等相关专业博士学位；
2. 具备人工智能算法研发背景，熟练掌握主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），并在数据挖掘、计算机视觉或时序建模方向具有研究经历；
3. 具备处理大规模科学数据的能力，熟悉SQL、HDF5、FITS等数据格式，了解高性能计算环境（如GPU并行运算）；
4. 熟练掌握Python、C++等编程语言，具备天文数据分析软件的开发与优化能力；
5. 在相关领域发表过高质量学术论文者优先，具有天文数据处理实践或AI在天文领域应用经验者优先考虑。
导师简介
全冬晖，男，中国科学技术大学学士、硕士，美国俄亥俄州立大学博士。现任之江实验室天文计算研究中心科研副主任。长期从事天体物理与天体化学领域的研究工作，专注于星际分子的理论建模，针对复杂多变的天文环境构建了多个基于化学反应动力学的网络模型，覆盖约百分之九十已探测到的星际分子或离子，揭示其生成与演化机制。在Nature Communications、ApJS、ApJ、MNRAS等国际权威期刊发表多篇高水平论文。
1. 基于FAST与CSST数据，研发融合AI技术的自动光谱分类、异常天体识别及天体物理参数预测等智能算法，提升天文数据处理效率；
2. 探索深度学习在FAST与CSST多源数据中的应用，涵盖射电、光学与红外波段的特征自动提取以及时域数据建模；
3. 参与FAST与CSST数据平台智能分析模块的研发，优化海量天文数据的自动化归档、清洗、分类与特征抽取流程；
4. 结合FAST与CSST观测数据，开发AI驱动的天文数据可视化系统，增强数据分析过程中的交互性与直观性；
5. 参与面向天文学的人工智能算法研究，协同国内外科研团队，提升FAST与CSST数据的智能化计算水平；
6. 撰写并发表高水平学术论文，推动人工智能在FAST与CSST数据处理中的实际应用与成果转化。
任职要求:
1. 拥有天文学、计算机科学、数据科学或人工智能等相关专业博士学位；
2. 具备人工智能算法研发背景，熟练掌握主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），并在数据挖掘、计算机视觉或时序建模方向具有研究经历；
3. 具备处理大规模科学数据的能力，熟悉SQL、HDF5、FITS等数据格式，了解高性能计算环境（如GPU并行运算）；
4. 熟练掌握Python、C++等编程语言，具备天文数据分析软件的开发与优化能力；
5. 在相关领域发表过高质量学术论文者优先，具有天文数据处理实践或AI在天文领域应用经验者优先考虑。
导师简介
全冬晖，男，中国科学技术大学学士、硕士，美国俄亥俄州立大学博士。现任之江实验室天文计算研究中心科研副主任。长期从事天体物理与天体化学领域的研究工作，专注于星际分子的理论建模，针对复杂多变的天文环境构建了多个基于化学反应动力学的网络模型，覆盖约百分之九十已探测到的星际分子或离子，揭示其生成与演化机制。在Nature Communications、ApJS、ApJ、MNRAS等国际权威期刊发表多篇高水平论文。
2026-06-04 12:19
IP属地：浙江杭州
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博士经验不限
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