人工智能驱动地球科学研究见习研究员

1. 探索人工智能神经网络与地球科学（如大气海洋科学、地球物理等）相关自然科学研究课题的结合；

2. 利用计算机视觉中的视频模型、时间序列模型、生成模型、多模态多任务学习、迁移学习、小样本学习等领域知识解决地球科学中的重大科学问题；

3. 探索数据驱动的人工智能方法与物理驱动的模式之间融合机制；

4. 在顶级学术会议或期刊上发表研究成果或解决地球科学领域的重大工程问题。

1. 计算机科学与技术、电子工程、自动化、人工智能、应用数学、地球物理、大气物理等相关专业，本科及以上学历。

2. 对于计算机相关学科的应聘者，要求熟悉机器学习与深度学习的基本理论，对深度学习研究某一领域有一定了解。要求至少熟练掌握PyTorch、TensorFlow、Caffe等框架中的一种。

3. 有技术有极致的追求，有超强的学习能力，愿意接受挑战，有强烈的好奇心及执行力。

4. 具备极强的自主探索、解决问题的能力和精神，针对研究过程中遇到的实际问题能够自主寻找解决方案。

5. Coding能力强，有良好的C++/Python编码习惯，能够快速设计并执行实验、验证想法、具备能支持全栈开发工作的学习能力。

6. 有顶级学术会议（CCF A类）/期刊（SCI二区以上）论文发表经历者优先，可实习一年及以上者优先。