算法工程师

1、负责卫星遥感、航空影像数据处理与智能解译算法研发与落地，涵盖影像辐射校正、几何校正、影像拼接、镶嵌、裁剪、融合、增强、去云去噪等常规遥感预处理算法开发与优化。 2、开展遥感影像智能解译算法研发，包括地物分类、目标提取、变化检测、植被、水体、建筑、耕地、道路等要素自动解译，结合GIS空间算法完成解译结果拓扑修正、精度校验与成果优化。 3、针对海量卫星影像、大规模遥感数据集，完成CPU端算法深度优化，通过算法复杂度精简、内存优化、多线程并行计算、批量调度优化等方式，提升遥感数据处理、解译、分析的整体效率。 4、负责GPU并行加速算法开发与优化，基于CUDA实现遥感预处理、影像解译、特征计算、像素级运算等核心流程的GPU并行加速，解决超大影像处理速度慢、算力不足、延时高等痛点。 5、结合GIS空间分析算法，完成遥感解译成果的空间统计、网格分析、拓扑检查、坐标投影转换、矢量栅格互转等后处理算法开发，输出标准化遥感GIS成果数据。 6、跟踪遥感智能解译、高性能空间计算前沿技术，落地算法创新与技术迭代，支撑遥感监测、资源调查、动态监测等项目业务落地。

1、本科及以上学历，遥感科学与技术、地理信息科学、测绘工程、计算机、图像处理、应用数学等相关专业。 2、1-3年遥感影像处理、GIS算法研发、图像算法优化相关工作经验，有GPU算法加速落地经验者优先，优秀应届生可放宽条件。 3、精通遥感基础理论，熟练掌握卫星影像预处理全流程算法：几何校正、辐射校正、影像融合、镶嵌、匀色、去雾去云、影像增强等。 4、精通GIS空间算法原理，熟练掌握空间拓扑运算、栅格分析、投影变换、空间插值、要素提取与纠错等算法，可独立完成遥感+GIS融合算法开发。 5、熟悉常见卫星传感器数据（高分、哨兵、Landsat、无人机影像等）特性及处理方案，具备地物智能解译、变化检测、遥感反演算法开发经验。 6、熟练使用ENVI、ERDAS、Gdal、Orfeo Toolbox等遥感工具及开源库，精通Gdal底层影像读写、处理原理。 7、熟练掌握C/C++、Python任一主力开发语言，扎实的数据结构与算法功底，精通数值计算、图像像素级运算优化。 8、具备丰富的CPU性能调优经验，熟练多线程/多进程并行计算、内存池管理、循环优化、缓存优化，可解决海量遥感数据处理的CPU性能瓶颈。 9、能够精准定位算法耗时、内存溢出、资源占用过高等问题，输出可落地的CPU算法优化方案。 10、熟练掌握 CUDA GPU并行开发技术，熟悉GPU显存调度、线程网格划分、CPU-GPU数据交互、并行任务拆分。 11、具备遥感影像算法GPU加速实战经验，可独立将影像预处理、像素运算、特征提取、解译推理等串行算法改造为GPU并行算法。 12、熟悉GPU性能调优方法，能够有效降低显存占用、提升并行计算吞吐量，实现超大分辨率影像高速处理。 13、数学、图像处理、空间计算功底扎实，对算法精度、性能、稳定性有严格把控能力。 14、代码规范，具备独立算法研发、攻坚、问题排查能力，可独立承担遥感GIS算法优化专项工作。 15、具备良好的文档撰写能力、团队沟通协作能力，能快速对接业务需求完成算法落地。