岗位职责： 1. 人工智能算法应用 技术研究：开展计算机视觉（CV）与遥感图像分析的前沿算法攻坚，重点突破YOLO等目标检测模型在复杂环境下的泛化与优化；探索基于AI的多模态语义理解，以及多模态大模型在海量时空大数据解析中的创新应用。 工具研发：主导AI算法工程化与模型训练平台的研发落地，构建涵盖自动化数据清洗、特征工程与模型训练的端到端流水线，大幅提升海量时空数据的处理效率与模型迭代速度。 2. 智能体平台与行业应用 技术研究：开展大模型与智能体（Agent）前沿技术研究，重点探索基于大语言模型的智能体底层架构设计、多智能体协同机制、复杂任务编排、Function Calling（工具调用）及自主学习与进化技术。 工具研发：主导智能体通用开发平台与工具链的研发落地，实现智能体在任务规划、记忆管理、Skill扩展及自主执行等方面的核心能力，打造高可扩展的底层技术基座。 任职资格： 1.专业要求： 计算机科学与技术、软件工程、网络空间安全、人工智能、信息与通信工程、电子科学与技术等相关专业 2.专业知识 • 计算机与AI基础：具备扎实的计算机基础，熟悉计算机网络、操作系统及数据库原理；了解深度学习（如Transformer架构）及大语言模型（LLM）的基本概念与运行机制；掌握卷积神经网络（CNN）原理，熟悉目标检测（如YOLO系列）、图像分割等计算机视觉（CV）核心算法；了解大模型推理加速、量化压缩等模型轻量化技术的基本概念。 • 智能体（Agent）认知：对基于大模型的智能体技术有初步认知，了解任务规划（如ReAct）、记忆管理、工具调用（Function Calling）等Agent核心模块的基本原理。 • RAG与知识工程：了解RAG（检索增强生成）的基本流程与逻辑，理解向量检索、知识库构建在解决大模型幻觉中的作用；了解遥感图像处理的基本流程，对多模态大模型在时空大数据解析中的应用有初步认知。 3.技能工具 • 编程与工程基础：熟悉Python编程，或具备扎实的Java/TypeScript等语言基础，具备优秀的代码规范、数据结构与算法能力，能编写高质量工程代码。 • 算法框架与开发：熟练使用PyTorch或TensorFlow等主流深度学习框架，具备OpenCV等图像处理库的使用经验；了解LangChain、LlamaIndex等主流Agent开发框架，具备RAG系统的初步开发经验，了解Milvus、Chroma等向量数据库的基本操作。 • 模型微调与推理：了解大模型微调（如LoRA）及视觉模型微调的基本原理，具备使用开源大模型（如Llama、Qwen、GLM等）或视觉模型进行本地推理及API服务化部署（如vLLM/Ollama）的实践经历。 • AI工具链与平台：了解Dify、Coze等低代码/无代码AI平台，能进行简单的AI工作流编排；习惯使用Cursor、Claude Code、Codex、Qoder等AI辅助编程工具提升研发效率；了解Docker等容器化技术的基本使用。 4.能力素质 • 工程素养：具备良好的编码习惯、文档撰写能力与算法实现能力，重视代码质量。 • 思维特质：拥有出色的逻辑思维与问题分析能力，对AI前沿技术充满热情，具备敏捷的学习能力与技术视野。 • 协作精神：工作积极主动，责任心强，具备良好的团队合作精神与跨部门沟通表达能力。