武漢大學龔健雅院士與胡翔云教授帶領的LuoJiaNET遙感人工智能解譯處理團隊，擬招聘項目實習生/科研助理，歡迎有計算機科學、數學、電子信息、攝影測量與遙感、地理信息系統等相關專業背景的人員申請。

一、團隊簡介：

武漢大學LuoJiaNET遙感人工智能解譯處理團隊聚焦遙感分析、解譯和特征提取的理論與算法研究，在高分辨率遙感影像解譯與自動變化檢測、三維點云智能處理等方面，提出了應用知覺組織和視覺注意等生物視覺計算機制、機器學習、基于圖的優化、人工神經網絡等一系列新方法和算法。團隊構建了業界第一個遙感專用深度學習框架LuoJiaNET與符合OGC標準的大規模遙感影像樣本庫LuoJiaSET，并在國內外著名期刊（如：測繪學報、ISPRSJP&RS,IEEETGRS,IEEEJSTAR,PE&RS,IEEEGRSL等）發表了40余篇研究論文。此外，團隊研發了新一代遙感影像智能協同標繪系統iEasyFeature，先后在國家自然科學基金委“遙感影像稀疏表征與智能分析”、IEEE變化檢測競賽中獲得優異成績，相關成果已成功應用于國土資源調查，全球測圖、國土“三調”等國家重大工程項目，顯著提升了生產效率，成果獲國家科技進步二等獎、測繪科技進步特等獎、中國地理信息科技進步特等獎、中國公路科技特等獎等獎勵。在基礎研究與技術的業務化應用方面，本團隊積累了豐富的經驗和堅實的基礎，致力于應用前沿的人工智能技術解決遙感智能解譯領域的實際問題。

二、工作職責：

1.LuoJiaNET遙感專用深度學習框架底層研發，編寫使用文檔及視頻，并與相關企業合作維護LuoJiaNET開源社區

2.編寫并維護基于React、Typescript，Antd、Cesium的LuoJiaNET前端頁面

3.編寫并維護基于Flask、MySQL的LuoJiaNET后端服務數據庫

三、申請要求：

候選人應具備如下基礎：

1、有一定的編程語言基礎（Python、C++、JavaScript）；

2、有一定的機器學習和深度學習基礎，熟悉常見的CNN經典網絡模型結構。

滿足以下條件之一的候選人優先考慮：

1、熟悉Typescript、React、Vue，有前端開發經驗

2、熟悉Flask，有相關Web服務器開發經驗

3、熟悉Caffe/PyTorch/Tensorflow/OneFlow等深度學習框架；

4、熟悉CMake/Makefile/NMAKE等跨平臺工具使用，會編寫CMakeLists生成相應文檔；

5、熟悉GitHub/Gitee/GitLab等托管平臺使用方法；

6、熟悉GDAL/LibTiff/OpenCV/WEBP等圖像處理庫，可對圖像處理庫進行優化；

7、熟悉CPU/GPU并行計算編程，對大數據管理系統開發經驗及對常見分布式系統原理，如MapReduce、Spark、MPI等；

8、在遙感和計算機視覺、模式識別等領域發表過相關論文。

招募人數：4-5人

工作地點：武漢大學宇航科學與技術研究院

四、實習待遇：

實習生待遇不少于3000元/月，本科畢業生科研助理8000元/月起，碩士及以上科研助理10000元/月起，特別優秀者具體待遇可面議。

提供GPU/NPU工作站及其算力（NVIDIATeslaV100GPU服務器）；

表現優秀的實習生可獲得升學和工作等相關推薦。

五、工作時間要求

實習生能獲得導師/學校許可并保證至少6個月的全職/兼職實習；科研助理需全職參與團隊工作。

將完整的中文與英文簡歷（PDF格式）發至：zhangmi1989@163.com，郵件標題中注明：遙感專用深度學習框架開發。