浪潮
遥感研发工程师
遥感研发工程师
发布于 大约 10 小时前普通员工/个人贡献者
济南市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Ai模型
Gdal
Hpc
Opencv
Pytorch
地表参数反演
遥感
辐射传输
AI 估算 · 12k–20k
浪潮为上市巨头，济南生活成本较低，硕士研发岗位薪资具竞争力，面议范围较广。
职位详情
关于这个职位
该职位负责光学/雷达遥感数据的定量解译与算法研发，包括地表参数反演、模型优化及工程化部署，适合有深度学习背景且热爱遥感技术的求职者
最低要求
硕士及以上学历，人工智能/计算机/遥感科学与技术专业等相关专业
精通Python/PyTorch框架及OpenCV/GDAL库，熟悉HPC优化技术
具备Kaggle/顶会论文或国家级遥感AI项目经验
能独立完成AI模型开发至工程化部署全流程
数学建模能力突出，逻辑严谨，具备技术攻坚精神
工作职责
负责光学/雷达遥感数据定量解译与地表参数反演（如植被/水体）
开发遥感专题产品生产算法，完成精度验证与优化
构建辐射传输模型，支持大气校正等预处理流程
编写遥感分析技术规范，指导数据产品标准化输出
参与重大遥感工程项目（如高分专项），提供技术方案
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 浪潮平台大，项目影响力强，参与国家遥感工程项目机会多
- 技术栈前沿（深度学习+遥感），技能积累价值高
- 济南生活成本低，工作稳定性好，适合长期发展
- 遥感领域技术门槛高，需持续学习新算法和工具
- 薪资面议，初期谈判难度较大，需自行评估市场水平
缺点 / 挑战
- 项目周期可能紧张，存在一定工作强度压力
- 适合有计算机或遥感背景、热爱算法研究、能接受技术挑战并追求稳定平台的人才
角色解读
- 从算法工程师成长为遥感AI专家，深入行业前沿技术
- 可转向技术管理岗，如遥感项目负责人或技术总监
- 参与国家重大专项，积累项目经验，拓展行业人脉
- 负责光学/雷达遥感数据的定量解译与地表参数反演，如植被、水体等
- 开发遥感专题产品生产算法，完成精度验证与优化，支持大气校正等预处理
- 编写遥感技术规范，参与高分专项等重大项目，提供技术方案
- 精通Python和PyTorch框架，熟悉OpenCV、GDAL等图像处理库
- 具备AI模型开发至工程化部署全流程能力，了解HPC优化技术
- 数学建模能力突出，有Kaggle、顶会论文或国家级遥感AI项目经验
申请策略
- 提前了解浪潮在遥感领域的具体项目（如高分专项），在面试中展示业务理解
- 重点突出Kaggle竞赛、顶会论文或国家级遥感AI项目经历
- 展示独立完成模型开发到部署的全流程项目案例
- 强调数学建模能力和Python/PyTorch技术深度
- 补充遥感基础理论，如辐射传输模型、大气校正原理
- 练习PyTorch模型优化和部署技术，如ONNX、TensorRT
面试指南
- 使用STAR方法（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经验
- 对于技术问题，先阐述基本原理，再说明具体实践和优化措施
- 请介绍一个你参与的遥感项目，包括你的角色和成果
- 如何优化深度学习模型在遥感数据上的推理速度？
- 解释大气校正的原理及其在定量遥感中的作用
- 你如何处理训练数据不足的问题？
- 复习遥感核心算法（如植被指数、辐射传输模型）和常用库
- 准备2-3个完整的项目案例，包括数据、模型、部署细节
职位点评
70
综合评分
上市巨头、前沿遥感AI技术、薪资面议，济南现场办公，发展空间大但WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
最适合追求技术成长和行业价值的求职者，若对薪资谈判有信心则更佳。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利60
成长发展80
工作生活70
使命价值75
薪资福利
60中等
薪资面议，但浪潮作为上市巨头，薪酬体系完善，济南地区硕士研发岗位薪资处于市场中上水平。
薪资信号面议 (12K-20K/月)
成长发展
80较高
前沿遥感AI技术栈，参与国家重大项目，技能成长空间大，但JD未明确晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、PyTorch、OpenCV、GDAL、HPC、深度学习、遥感
业务类型ambiguous
工作生活
70中等
济南现场办公，生活成本低，但JD未提及弹性工作或远程政策，工作强度可能较大。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
遥感技术应用于环境监测与资源管理，社会价值较高，且行业处于高速增长期。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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