- 硕士及以上学历在读，计算机、数学统计、大气科学及相关专业； - 具有一定的数理基础，包括微积分、线性代数和概率统计； - 熟悉Linux环境，熟练使用Python及NumPy、SciPy等科学计算库 - 了解深度学习的基本理论，如CNN、LSTM、Unet、ResNet 、GAN、Transformer 等基本的神经网络 - 了解PyTorch，或其他深度学习框架（TensorFlow, Jax） 优先条件 - 熟练使用PyTorch - 了解气象学基本原理，有使用机器学习方法处理分析气象数据的经验者优先 - 了解数值模式原理 - 有大规模模型并行训练经验 - 在计算机视觉或天气预报等领域有论文发表 - 参与过 Kaggle，天池等算法大赛并取得一定排名 岗位亮点 - 加入我们，将有机会接触和学习到前沿的天气与自然语言(NLP)领域人工智能算法技术，并落地在实际项目中，例如我们的降雨预报论文曾获得国际会议录用，公司会资助作出贡献的同学参加学术会议。 - 公司内部有丰富的算法技术分享活动，团队倡导开放和包容的文化，鼓励积极学习并分享想法和观点的氛围，能极大地促进您的个人职业发展。负责协助天气算法的调优与实验记录分析； - 处理雷达、卫星、用户反馈和气象观测站等多种数据，构建供深度学习模型使用的接口； - 支持业务向气象服务相关数据分析。