时空数据算法研究员

围绕时空数据智能分析与空间计算开展核心算法研究与研发工作，探索时空建模、数据挖掘、智能推理等关键技术，支撑低空经济等新兴领域的时空信息理解与决策分析。

开展时空智能算法的设计、验证与优化，针对大规模、多源异构、高动态等复杂数据场景，持续提升算法的准确性、鲁棒性与计算效率。

跟踪时空智能、空间计算及人工智能领域前沿技术发展，开展关键技术攻关与创新研究，推动新技术在行业场景中的应用与落地。

具有遥感科学与技术、地理信息科学、计算机科学等相关学科背景，具备扎实的时空信息理论基础和科研能力，系统掌握时空数据建模与组织、三维GIS、空间分析与计算等核心理论，熟悉时空索引、拓扑推理及复杂空间关系表达方法。

具有机器学习、深度学习及时空智能计算领域的研究基础，熟悉轨迹分析、异常检测、时空预测、热点挖掘、空间插值等典型时空数据挖掘技术。

了解大模型、多模态智能计算及时空人工智能相关技术方向，掌握海量时空数据处理与智能分析理论，熟悉并行计算、流式计算等关键技术，具备面向大规模时空数据的算法创新、模型构建与科研攻关能力。

熟悉大数据、云计算、数据挖掘的基本原理和主流技术框架；

具有良好的研究基础，包括具有深厚的数理基础，有数学、物理竞赛训练或参赛经历者优先；

具有时空数据和机器学习的基础，在相关领域的知名会议、期刊发表过相关文章者优先；

具有扎实的算法实现能力，具有ACM竞赛等参赛经验者优先；

具有良好的分析问题、解决问题的能力，善于团队合作与交流。