岗位职责：
1. 反无人机AI大模型研发与优化
• 负责反无人机（C-UAS）领域AI大模型（如多模态感知、目标预测、决策生成等）的算法设计与工程化落地，推动无人机探测、识别、跟踪、反制全流程的智能化升级。
• 基于无人机行为特征（如飞行轨迹、电磁信号、图像特征）开发大模型应用，提升反无系统在复杂环境（城市、低空、密集干扰）下的精准性与实时性。
2. 多模态数据融合与智能决策
• 整合雷达、光电、电磁、声学等多源传感器数据，构建多模态大模型融合算法，实现无人机目标的动态分类与威胁等级评估。
• 设计AI驱动的反制策略生成模块，结合无人机行为预测与实时环境信息，输出最优反制指令（如干扰、诱捕、物理打击）。
3. 大模型轻量化与边缘部署
• 针对反无系统对低延迟、高可靠性的需求，优化大模型在嵌入式设备（如边缘计算节点、无人机反制终端）上的部署效率，降低计算资源消耗。
• 研究模型量化、剪枝、蒸馏等技术，提升模型在边缘端的实时推理能力，确保反无系统在复杂环境下的稳定运行。
4. 反无业务智能化流程设计
• 参与反无人机系统从数据采集、模型训练到部署应用的全流程设计，推动AI技术深度融入反无业务（如自动化威胁预警、智能反制方案生成）。
• 结合行业需求，开发反无人机AI大模型的标准化接口与工具链，支持快速迭代与跨平台部署。
5. 技术攻关与前沿研究
• 跟踪反无人机领域AI大模型的前沿技术（如Transformer+雷达信号处理、小样本学习、强化学习决策），开展创新性算法研究，提升反无系统的技术壁垒。
• 与高校、科研机构合作，推动反无人机AI大模型在复杂电磁对抗、动态目标追踪等场景下的技术突破。
任职要求
1. 教育背景与技能
• 计算机、自动化、电子工程、信号处理等相关专业硕士及以上学历，博士优先。
• 精通Python/C++，熟悉TensorFlow/PyTorch等深度学习框架，具备3年以上AI大模型（如LLM、多模态模型）研发经验。
2。 核心能力
• 具备多模态数据融合（如雷达+图像+电磁信号）与大模型工程化落地能力，熟悉模型量化、边缘部署等技术。
• 熟悉反无人机系统架构，了解无人机通信协议、电磁特征、飞行轨迹建模，有相关项目经验者优先。
• 掌握强化学习、小样本学习、自监督学习等前沿AI技术，能够针对反无人机场景开展创新性算法研究。
3. 经验要求
• 主导过至少1个AI大模型在反无人机、目标追踪、智能决策等领域的落地项目，具备从需求分析到部署的全流程经验。
• 熟悉反无人机系统中的传感器（如雷达、光电设备）与反制设备的集成与调试。
4. 软性素质
• 具备优秀的跨团队协作能力，能够与硬件工程师、系统工程师、产品经理等紧密配合，推动AI技术在实际业务中的落地。
• 对反无人机领域的技术发展有敏锐洞察力，能够快速将学术成果转化为业务价值。
四、加分项
3. 在反无人机、智能安防、军事AI等领域有公开发表的论文或专利。
2. 熟悉无人机反制相关法规与行业标准（如电磁干扰、空域管理）。
3. 有边缘AI芯片（如NVIDIA Jetson、华为昇腾）开发经验，或熟悉ROS、Docker等部署工具。