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崗位職責(zé)： 1. 反無人機(jī)AI大模型研發(fā)與優(yōu)化 ? 負(fù)責(zé)反無人機(jī)（C-UAS）領(lǐng)域AI大模型（如多模態(tài)感知、目標(biāo)預(yù)測、決策生成等）的算法設(shè)計(jì)與工程化落地，推動無人機(jī)探測、識別、跟蹤、反制全流程的智能化升級。 ? 基于無人機(jī)行為特征（如飛行軌跡、電磁信號、圖像特征）開發(fā)大模型應(yīng)用，提升反無系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境（城市、低空、密集干擾）下的精準(zhǔn)性與實(shí)時性。 2. 多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與智能決策 ? 整合雷達(dá)、光電、電磁、聲學(xué)等多源傳感器數(shù)據(jù)，構(gòu)建多模態(tài)大模型融合算法，實(shí)現(xiàn)無人機(jī)目標(biāo)的動態(tài)分類與威脅等級評估。 ? 設(shè)計(jì)AI驅(qū)動的反制策略生成模塊，結(jié)合無人機(jī)行為預(yù)測與實(shí)時環(huán)境信息，輸出最優(yōu)反制指令（如干擾、誘捕、物理打擊）。 3. 大模型輕量化與邊緣部署 ? 針對反無系統(tǒng)對低延遲、高可靠性的需求，優(yōu)化大模型在嵌入式設(shè)備（如邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)、無人機(jī)反制終端）上的部署效率，降低計(jì)算資源消耗。 ? 研究模型量化、剪枝、蒸餾等技術(shù)，提升模型在邊緣端的實(shí)時推理能力，確保反無系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的穩(wěn)定運(yùn)行。 4. 反無業(yè)務(wù)智能化流程設(shè)計(jì) ? 參與反無人機(jī)系統(tǒng)從數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練到部署應(yīng)用的全流程設(shè)計(jì)，推動AI技術(shù)深度融入反無業(yè)務(wù)（如自動化威脅預(yù)警、智能反制方案生成）。 ? 結(jié)合行業(yè)需求，開發(fā)反無人機(jī)AI大模型的標(biāo)準(zhǔn)化接口與工具鏈，支持快速迭代與跨平臺部署。 5. 技術(shù)攻關(guān)與前沿研究 ? 跟蹤反無人機(jī)領(lǐng)域AI大模型的前沿技術(shù)（如Transformer+雷達(dá)信號處理、小樣本學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)決策），開展創(chuàng)新性算法研究，提升反無系統(tǒng)的技術(shù)壁壘。 ? 與高校、科研機(jī)構(gòu)合作，推動反無人機(jī)AI大模型在復(fù)雜電磁對抗、動態(tài)目標(biāo)追蹤等場景下的技術(shù)突破。 任職要求 2. 教育背景與技能 ? 計(jì)算機(jī)、自動化、電子工程、信號處理等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷，博士優(yōu)先。 ? 精通Python/C++，熟悉TensorFlow/PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架，具備3年以上AI大模型（如LLM、多模態(tài)模型）研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。 2。 核心能力 ? 具備多模態(tài)數(shù)據(jù)融合（如雷達(dá)+圖像+電磁信號）與大模型工程化落地能力，熟悉模型量化、邊緣部署等技術(shù)。 ? 熟悉反無人機(jī)系統(tǒng)架構(gòu)，了解無人機(jī)通信協(xié)議、電磁特征、飛行軌跡建模，有相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 ? 掌握強(qiáng)化學(xué)習(xí)、小樣本學(xué)習(xí)、自監(jiān)督學(xué)習(xí)等前沿AI技術(shù)，能夠針對反無人機(jī)場景開展創(chuàng)新性算法研究。 3. 經(jīng)驗(yàn)要求 ? 主導(dǎo)過至少1個AI大模型在反無人機(jī)、目標(biāo)追蹤、智能決策等領(lǐng)域的落地項(xiàng)目，具備從需求分析到部署的全流程經(jīng)驗(yàn)。 ? 熟悉反無人機(jī)系統(tǒng)中的傳感器（如雷達(dá)、光電設(shè)備）與反制設(shè)備的集成與調(diào)試。 4. 軟性素質(zhì) ? 具備優(yōu)秀的跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，能夠與硬件工程師、系統(tǒng)工程師、產(chǎn)品經(jīng)理等緊密配合，推動AI技術(shù)在實(shí)際業(yè)務(wù)中的落地。 ? 對反無人機(jī)領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展有敏銳洞察力，能夠快速將學(xué)術(shù)成果轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)價值。 四、加分項(xiàng) 3. 在反無人機(jī)、智能安防、軍事AI等領(lǐng)域有公開發(fā)表的論文或?qū)＠?2. 熟悉無人機(jī)反制相關(guān)法規(guī)與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)（如電磁干擾、空域管理）。 3. 有邊緣AI芯片（如NVIDIA Jetson、華為昇騰）開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，或熟悉ROS、Docker等部署工具。