岗位职责
1. 遥测数据处理与分析
 负责激光通信终端在轨遥测数据的收集、整理与预处理，包括数据清洗、格式转换、异常值处理等，确保数据的完整性和准确性。
 运用统计分析、时间序列分析等数据挖掘技术，对遥测数据进行深度分析，提取关
键特征和趋势，识别潜在问题和模式，为系统性能评估、故障诊断与预警提供数据支持。
 基于数据分析结果，撰写分析报告，为产品优化、技术改进提供决策依据。
2. 深度学习与算法优化
 研究和应用深度学习算法（如循环神经网络及其变体 LSTM、GRU 等），对遥测数
据中的时序信号进行建模与分析，提升数据处理效率与准确性。
 结合深度学习技术，优化指向算法，提高激光通信终端在轨指向精度和稳定性。
 参与深度学习模型的训练、验证与优化工作，确保模型在实际应用场景中的高效性和可靠性。
3. 指向算法与姿态变换研究
 研究和开发适用于激光通信终端在轨环境的指向算法，结合旋转矩阵姿态变换理论，实现终端的精准指向与动态跟踪。
 对旋转矩阵姿态变换进行优化，确保在复杂的空间姿态变化下，激光通信终端能够快速、准确地调整姿态，维持稳定的通信链路。
 参与指向算法的仿真与在轨验证工作，分析算法性能，提出改进方案。
4. 标校技术研究与实施
 负责星敏标校、星地标校、星间标校等标校技术的研究与开发，制定标校方案并组
织实施，确保激光通信终端在轨测量精度与定位准确性。
 对标校过程中的数据进行分析与处理，评估标校效果，提出优化建议，持续提升标
校精度与可靠性。
 参与标校设备的选型与测试，确保标校系统的性能满足项目需求。
5. 跨部门协作与技术支持
 与硬件研发、软件开发、系统测试等相关部门密切协作，参与激光通信终端的系统
集成与测试工作，提供数据分析与算法支持，协助解决技术难题。
 为项目团队提供专业培训与技术指导，分享数据分析、深度学习、标校技术等方面
的经验与知识，提升团队整体技术水平。
 参与项目技术文档的编写与审核，确保技术资料的完整性和准确性。
任职要求
1. 本科及以上学历，通信工程、电子信息工程、计算机科学与技术、数学、航空航天等相关专业优先。
2. 熟练掌握数据分析工具（如 Python、R、MATLAB 等）及相关库（如 Pandas、NumPy、Scikit-learn 等），具备扎实的数据分析与挖掘能力。
3. 熟悉深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch 等），能够独立搭建、训练和优化深度模型，对神经网络原理有深入理解。
4. 掌握旋转矩阵姿态变换的数学原理与计算方法，具备在实际项目中应用指向算法与姿态变换算法的经验。
5. 熟悉星敏标校、星地标校、星间标校等标校技术的原理与方法，能够独立开展标校方案设计与实施工作。
6. 了解激光通信系统的基本原理和架构，熟悉在轨遥测数据的特点和处理方法。
7. 具有 2 年以上相关工作经验，有激光通信、卫星通信、航空航天等领域项目经验者优先。