周梦晗诚聘深度学习、水环境遥感方向博士后-中科院遥感地球所
周梦晗诚聘深度学习、水环境遥感方向博士后-中科院遥感地球所
周梦晗中国科学院数字地球重点实验室深度学习团队主要研究数字地球前沿理论、信息机理、框架模型；研究对地观测、虚拟仿真、多元数据集成技术；研究大数据计算和空间数据密集型科学；研究数字地球在全球变化以及环境、资源、灾害等领域的应用基础性问题。建设数字地球科学平台，构建全球环境资源空间信息系统，发展空间地球信息科学，服务国家可持续发展。
中国科学院数字地球重点实验室水环境遥感团队主要研究内陆水体富营养化监测、城市黑臭水体提取、工业污水识别等技术和开发水环境遥感应用系统。在Remote Sensing of Environment等杂志发表论文50余篇，获得国家科技进步二等奖、北京市科学技术二等奖、地理信息科技进步一等奖。“遥感技术首次辅助城市黑臭水体整治工作取得实效”入选为2016年度中国遥感领域十大事件并排名第一位。所撰写的有关城市黑臭水体、工业污水渗坑的专报和简报多次获得环保部部长的批示。
根据工作需要，深度学习课题组公开招聘博士后2-3名，水环境遥感课题组公开招聘博士后2名。
一、基本原则
按照“公开、平等、竞争、择优”的原则，实行公开招聘、公布岗位、组织答辩、竞争上岗、择优聘任。
二、招聘岗位及职责要求
工作描述
深度学习课题组将人工智能与遥感大数据相结合，研发基于深度学习的遥感大数据信息智能提取与产品生产系统。课题组已经建成了包括caffe底层遥感接口、遥感样本制作工具、遥感可视化分析工具、融合遥感特征的深度学习网络等在内的系统化的遥感深度学习产品生产系统；同时，基于遥感地球所强大的数据获取能力和海量数据快速处理能力，已经在省级、国家级开展了目标提取和语义分割（遥感分类）两类产品的规模化应用；未来依托中科院先导专项，计划建设全球最大的遥感标记样本库，在全球和全国范围内开展基于高分辨率遥感影像的地表要素信息自动提取与快速更新，同时积极开展遥感信息向社会、经济、人文等领域的拓展应用。
水环境遥感课题组，（方向1）：课题组已经具备了国产高分辨率影像高精度融合、基于像素工厂的几何精校正与拼接、相对辐射归一化等规模化生产能力和系统平台，生产了2017年北京市建成区黑臭水体分布图。计划基于分辨率高于2.5米的高分辨率遥感影像，完成北京市2015-2018年城市黑臭水体逐像元快速提取，并在其他重点城市开展高分遥感影像的黑臭水体、大型能源基地周边工业污水渗坑、水华、水草等水环境产品的自动提取与快速更新。（方向2）：基于中高分辨率（10-30m）卫星遥感数据，开展全球重点湖库群水质遥感监测模型研究，生产时间序列水质参数产品，包括悬浮物、叶绿素a、黄色物质、水华、水草等；在此基础上分析水质参数时空变化规律，及其主要影响因素。
围绕以上研究方向及内容，深度学习课题组现诚聘博士后2-3名，水环境遥感课题组现诚聘博士后2名。如果你希望潜心钻研、领悟遥感和深度学习之间的奥妙，请联系我们；如果你有志于利用最前沿的科技手段发现污染以改善人类赖以生存的环境，请联系我们；如果你希望看到深度学习这把利剑在遥感领域展现锋芒，请联系我们；如果你志向为我国从遥感大国走向遥感强国做出自己的贡献，请一定联系我们。
合作导师
张兵，国家杰出青年科学基金获得者、国家百千万人才工程入选者，并被授予国家级“有突出贡献中青年专家”荣誉称号。现任中国科学院遥感与数字地球研究所副所长、中国科学院数字地球重点实验室主任。目前担任IEEE JSTARS期刊副主编、IEEE GRSL期刊副主编、IEEE国际高光谱图像与信号处理（WHISPERS）技术委员会委员、IEEE 高级会员、国际数字地球学会（ISDE）中委会成像光谱专委会主任委员，中国空间科学学会常务理事、空间遥感专业委员会副主任委员。获得过国家科学技术进步二等奖、中科院杰出科技成就奖、军队科技进步一等奖、北京市科技进步一等奖等共10项；发表SCI论文140余篇；获得国家发明专利17项，编写遥感学术专著10部。
三、岗位任职条件
1、具有或即将获得遥感、计算机视觉、模式识别或相近专业博士学位；
2、博士期间发表过较高水平SCI论文1-2篇以上；
3、博士毕业两年内，一般情况下年龄30周岁以下；
4、具有大数据分析、机器学习或深度学习开发经验，或已经在深度学习相关领域发表过SCI文章的博士优先。
四、招聘程序
1、自发布招聘通知之日起，凡符合招聘条件的人员均可报名。
2、应聘者须提供以下材料：
（1）填写《中国科学院遥感与数字地球研究所岗位竞聘申请表》（下载链接，详见附件）及个人简历；
（2）学历、学位证书、获奖证书等复印件；
（3）主要论著等代表性成果复印件。
3、按岗位要求和招聘条件对报名人员进行资格初审，初选合格者，将另行通知考核时间和地点。
五、岗位待遇
具有竞争力的薪酬和待遇，具体情况面议，上不封顶；支持申请相关科研基金（博士后基金、自然科学青年基金等）。
六、联系方式
深度学习课题组：邮件地址：chenzc@radi.ac.cn，联系电话：010-82178775，18600952823 陈老师
水环境遥感课题组：邮件地址：shenqian@radi.ac.cn，联系电话：010-82178181，申老师
同时提供要求的材料，面试后双向选择。
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