1.负责碳同化反演模型的应用开发、结果评估与改进优化；
2.协同软件工程师，完成模型的平台上线及跟踪优化；
3.负责针对某一应用场景，提出算法优化策略和可行性解决方案；
4.负责环境数值模式和同化反演等产品的调研和可行性技术方案编写与论证；
5.持续关注大气科学、环境科学及机器学习领域的最新进展，探索并应用新技术、新方法，为项目开发团队提供技术支持。

二、任职要求

1.已获得统计学本科及以上学历或数学/大气科学相关专业硕士及以上学历；
2.熟悉环境数值模式的基本原理和常用方法，了解国内外主流的环境数值模式，如CMAQ、CAMx、WRF-Chem、CALPUFF、AERMOD至少能熟练操作使用其中一种，并有搭建运行经验；
3.熟悉Linux环境，熟练使用Shell脚本、Python、R等编程语言，具备编写高效算法和脚本的能力；
4.具备良好的数据分析能力和统计学基础，了解机器学习和深度学习算法，熟悉数据分析工具和软件（如SPSS、MATLAB等）；
5.有从事过大气模式数据同化、反演算法、卫星遥感数据应用或者有项目经历者优先考虑；
6.具备良好的团队意识、沟通能力、学习能力和执行能力。