工作职责：
1、开发基于深度学习的GNSS信号处理模型（信号去噪、抗干扰等），解决复杂环境定位问题。
2、开发AI辅助的大气误差（电离层/对流层）建模及预测模型，优化PPP/PPP-RTK算法收敛速度及稳定性。
3、探索AI在GNSS新场景的应用（低轨卫星增强、室内外定位）。
任职要求：
教育背景：计算机、通信工程、电子信息、数学等相关专业，博士学历。
知识技能：熟练掌握至少一种主流机器学习/深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow、XGBoost）；熟悉时间序列分析、回归建模、空间插值等AI技术在GNSS时空数据应用者优先。
工作经验：有大厂AI相关项目实习经验者优先，国内外知名创新大赛或知名榜单获奖人员优先。
能力素质：具有良好的逻辑思维能力、独立分析和解决问题的能力、沟通协调能力、文档撰写能力以及团队合作精神。