崗位職責:
1. 數(shù)據(jù)驅(qū)動預測模型研發(fā)?;跁r間序列預測算法(如 LSTM、Transformer、ARIMA 等),構(gòu)建高精度軌道預測模型,處理在軌目標的軌道參數(shù)、空間環(huán)境等時序數(shù)據(jù),提升軌道預報的準確性與時效性。
2. 參與在軌設備狀態(tài)預測、故障預警等相關(guān)預測任務,通過歷史遙測數(shù)據(jù)挖掘潛在規(guī)律,支撐在軌系統(tǒng)健康管理。
3. 智能優(yōu)化算法應用?;趶娀瘜W習算法(如 PPO、TD3、DQN 等),設計智能化優(yōu)化策略,解決在軌激光通信終端的同軸度標校、粗精超瞄機構(gòu)(二軸轉(zhuǎn)臺、壓電)控制優(yōu)化等問題,提升設備調(diào)試效率與精度。
4. 在軌遙測數(shù)據(jù)分析與建模。負責在軌系統(tǒng)遙測數(shù)據(jù)的清洗、特征工程與分析,挖掘數(shù)據(jù)中隱藏的模式與異常,為預測模型與優(yōu)化策略提供數(shù)據(jù)支撐。
5. 結(jié)合領(lǐng)域知識,構(gòu)建數(shù)據(jù)與物理模型融合的分析框架,提升算法在復雜空間環(huán)境下的魯棒性。
6. 算法工程化實現(xiàn)?;?C、Python 編程語言,將研發(fā)的算法模型工程化落地,開發(fā)高效、可復用的代碼模塊,確保算法在在軌嵌入式系統(tǒng)或地面仿真平臺中的穩(wěn)定運行。
7. 參與算法性能評估與迭代優(yōu)化,結(jié)合實際測試數(shù)據(jù)調(diào)整模型參數(shù),提升算法的工程適用性
任職要求:
1. 本科及以上學歷,人工智能、計算機科學與技術(shù)、自動化、數(shù)據(jù)科學等相關(guān)專業(yè);
2. 熟悉時間序列預測算法(LSTM、Transformer、ARIMA 等),具備相關(guān)算法的實際項目開發(fā)經(jīng)驗(如軌跡預測、狀態(tài)預報等)者優(yōu)先;
3. 熟悉主流強化學習算法(PPO、TD3、DQN 等),有基于強化學習解決優(yōu)化問題(如控制策略優(yōu)化、資源調(diào)度等)項目經(jīng)驗者優(yōu)先;
4. 精通 C、Python 編程語言,具備良好的代碼規(guī)范與工程化能力,能獨立完成算法的實現(xiàn)與調(diào)試;
5. 了解空間在軌系統(tǒng)(如衛(wèi)星、航天器)相關(guān)知識(如軌道力學、遙測數(shù)據(jù)特性等)者優(yōu)先;
6. 具備良好的問題分析能力、邏輯思維能力及團隊協(xié)作精神,能適應復雜工程問題的攻堅 ;