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教师招聘考试必考点、题库高频试题汇总-压中真题已成为一种习惯

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2021年09月北京大学重庆大数据研究院2021年对外公开招聘公告
2021-09-22 19:35:39 【
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智能会商与人工智能天气预报实验室招聘

关于我们

气象服务关乎国计民生与国防安全,新一代信息技术的发展为气象研究和天气预报服务带来了新的挑战和机遇。

北京大学重庆大数据研究院智能会商与人工智能天气预报实验室是研究院首批引进的实验室之一,实验室主任由中国科学院院士、北京大学数学科学学院教授、大数据分析与应用技术国家工程实验室主任、北京大学重庆大数据研究院首席科学家张平文担任。

智能会商与人工智能天气预报实验室旨在利用机器学习等人工智能方法解决现代天气预报技术研究和服务应用中的重大问题,推动前沿数据技术在天气预报精准度提升和会商智能化过程中的深度应用,助力我国气象服务产业智能化升级。

招聘岗位

(一)首席研究员

在机器学习、人工智能、气象卫星、天气雷达、空间环境等相关领域具有丰富研究经验和成果;人工智能、气象预报或大气探测领域发表5篇以上SCI收录或核心期刊论文。

薪酬待遇:面议

(二)高级研究员(人工智能方向)

拥有人工智能相关博士学位,具有扎实的机器学习基础理论知识;具有多年机器学习理论或应用研究经历,熟练掌握机器学习应用模型设计、训练和优化技术。

薪酬待遇:面议

(三)高级研究员(气象科学方向)

拥有气象、大气探测、遥感、雷达相关方向博士学位;具有多年从事天气(气候)数值模式、气象卫星、天气雷达探测或天气预报预测领域的研究经历;至少掌握fortran、python、C等其中一种编程语言。

薪酬待遇:面议

(四)研究助理(人工智能方向)

拥有人工智能、应用数学相关专业硕士学位,具有扎实的机器学习基础理论知识,具有从事机器学习应用的开发经历,具有扎实的编程基础,熟练掌握至少一种机器学习通用平台应用技术。

薪酬待遇:面议

(五)研究助理(气象科学方向)

拥有气象学相关专业硕士学位,了解数值预报模式、陆面过程模式等的理论基础和发展现状;具有数值模式安装、运行及维护经验;具有卫星遥感、天气雷达或其它一些大气探测数据处理与分析经验;掌握python、c、c++、fortran等其中一种编程语言及一种可视化工具。

薪酬待遇:面议

(六)算法工程师(深度学习方向)

拥有数学、气象学、大气科学、计算机等相关专业本科及以上学历;熟练掌握Python、Linux等计算机技术,以及典型深度学习算法编程和深度学习框架Tensorflow或Pytorch;熟悉气象数据格式和处理方法;有同业1年以上相关工作经验优先。

薪酬待遇:面议

(七)气象数据处理工程师

拥有数学、气象学、大气科学、计算机等相关专业本科及以上学历;熟悉Python语言编程、Linux操作系统,熟悉EC、GRAPES、WRF等多种模式输出的气象数据格式,熟悉气象卫星及其它一些常用高分辨率卫星观测数据格式,熟悉雷达数据处理方法;有同业1年以上相关工作经验优先。

薪酬待遇:面议

(八)气象大数据开发工程师

拥有计算机等相关专业本科及以上学历;熟练掌握Hadoop、Spark、Hive、Hbase、Solr、ElasticSearch、Kylin、neo4j等大数据技术,具有丰富的大数据开发经验;熟练掌握Linux操作系统常用命令、掌握Shell编程;熟练使用Scala,Java中的一种,具备良好的编码习惯;有一定的创新能力,在以往的数据分析、挖掘工作中有自己独特的见解,有数据清洗经验优先。

薪酬待遇:面议

(九)运维工程师

拥有计算机等相关专业本科及以上学历;熟练掌握MySQL/Postgresql中的一种数据库,能熟练编写SQL语句;熟悉Django/Flask/Tornado等至少一种Web开发框架;有Linux系统平台运维经验;有数据库管理经验。

薪酬待遇:面议

(十)WEB前端开发工程师

拥有计算机相关专业本科及以上学历;能熟练应用HTML(5)、CSS(3)、java script;熟练应用git,grunt或gulp等工具,最好自己搭建过前端工程;了解至少一门后端语言(如Java/PHP/Node);了解一种框架或基础类库,如jquery,angularjs,vue,react等。

薪酬待遇:面议

联系我们

应聘者将简历(PDF格式)以附件形式同时发送到以下邮箱:

hr@cqbdri.pku.edu.cn

lang.zhang@cqbdri.pku.edu.cn

邮件题目:“社招-智能会商与人工智能天气预报实验室-岗位-姓名-91考试网”。

信息来源于网络,如有变更请以原发布者为准。

来源链接:

https://mp.weixin.qq.com/s/2Sx-GC5hWorhu6Pgq5lSag

 


Seeing much, suffering much, and studying much, are the three pillars of learning. 多见识,多受苦,多学习,是知识的三大来源.
Experience is the father of wisdom and memory the mother. 经验是知识之父,记忆是知识之母.
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