遥感工程师 - 现场办公
处理卫星和航空影像，开发基于 Python 的地理空间工作流。 为 Riverside Research 的国防与国家安全任务提供支持。
描述
- 处理和解译卫星、航空及其他遥感影像
- 构建和维护地理空间分析工作流及自动化处理管道
- 创建用于影像处理、特征提取和地理空间分析的 Python 工具
- 应用图像分类、目标检测、变化检测和空间分析技术
- 支持传感器校准、验证和质量保证活动
- 与工程师、数据科学家和情报分析师合作，交付以任务为导向的解决方案
- 为不同受众编写技术文档、报告和演示材料
- 评估新兴遥感技术并提出工作流改进建议
- 参与项目规划、技术讨论和持续流程改进
任职要求
- 所有 Riverside Research 机会均要求具备美国公民身份
- 必须持有有效的绝密/敏感隔离信息（TS/SCI）安全许可
- 优先考虑拥有学士学位或八年遥感、地理空间科学、地理学、GIS、计算机科学、工程学、物理学、环境科学或相关技术领域经验的候选人
- 相关经验可替代学位要求
- 具备处理和分析卫星、航空或其他遥感影像的经验
- 熟练使用 ArcGIS Pro、QGIS、ENVI、ERDAS Imagine 或同类遥感和 GIS 平台
- 具备扎实的 Python 技能，能够进行地理空间分析和工作流自动化
- 具备使用 GDAL、Rasterio、GeoPandas、Shapely 或 OpenCV 等地理空间库的经验
- 能够管理相互冲突的优先事项，并在远程协作环境中独立工作
- 具备以下一个或多个领域的经验：RF；高程或地形；非地球成像（NEI）；SAR；红外（SWIR、MWIR 或热成像）；高光谱（HSI）；LiDAR 与三维；机载 UAS；AIS、Adtec、ADS-B 和开源数据等非影像数据源；摄影测量；或全动态视频（FMV）
- 优先考虑具备支持 DoD、NGA、NRO 或情报界项目经验的候选人
- 优先考虑具备 SAR、LiDAR、高光谱、多光谱或热成像影像经验的候选人
- 优先考虑熟悉 AWS 或 Azure 云端地理空间处理环境的候选人
- 优先考虑具备将机器学习或计算机视觉应用于地理空间影像经验的候选人
- 优先考虑了解 Docker 和现代软件开发实践的候选人
- 优先考虑具备 Git 和协作式软件开发工作流经验的候选人
- 优先考虑具备运动目标指示器（MTI）、EO、目标检测、变化检测、海事领域分析或 Global Comp 经验的候选人
福利待遇
- 全面的薪酬和福利方案
- 积极行动和机会均等雇主
