中国卫通2027届校招岗位

9月1日发布

• 技术研发岗（测运控系统）中国卫通 · 校招准备网申
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  岗位职责： 天地一体化系统设计论证、多场景任务仿真分析、系统建设总体、标准规范制订、多场景测运控任务模式及流程构建等。 任职资格： 硕士研究生及以上学历，航天、通信相关专业，具备较强的系统性思维及报告撰写能力，认真细致、责任心强，具有良好的对外沟通能力和团队协作精神。具备卫星总体设计经验，数据中继卫星或载荷经验者优先，

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• 技术研发岗（天线射频）中国卫通 · 校招准备网申
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  方向一：天线与射频前端 岗位职责： 1.负责相控阵天线、共形天线、超表面天线等高性能、小型化天线的方案论证、电磁仿真设计、原理样机开发与性能测试验证。 2.负责射频前端链路的方案设计，包括低噪声放大器(LNA)、功率放大器(PA)、滤波器、混频器等关键器件的选型、仿真、设计与调试，实现射频信号的接收、发射与处理。 3.

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• 技术研发岗（系统开发）中国卫通 · 校招准备网申
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  方向一：嵌入式系统 岗位职责：负责智能无人系统综合电子装置研发工作，包括低功耗嵌入式系统设计、无人系统供配电系统设计、高低频信号传输兼容性设计、智能算法异构终端部署、外设接口开发。 任职资格：计算机科学与技术、集成电路科学与工程、电子信息、控制工程、软件工程等相关专业，熟悉各类总线、接口，具有嵌入式系统开发经验或熟悉电

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• 技术研发岗（算法开发）中国卫通 · 校招准备网申
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  方向一：感知与智能规划算法开发 岗位职责：负责多源信息感知装置研发工作，并融合可见光相机、深度相机、激光雷达点云、结构光点云等多源感知数据开展智能无人系统任务规划与运动规划算法开发；负责具身智能体的环境交互、任务学习与自主决策算法研发。 任职资格：计算机科学与技术、模式识别与智能系统、仪器科学与技术、人工智能等相关专业

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• 技术研发岗（项目论证）中国卫通 · 校招准备网申
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  岗位职责： 负责研究国家和行业重大需求和发展态势，编制卫星应用及运营产业研究报告和发展规划，提出卫星应用相关产品、技术、标准、商业模式发展建议，支撑公司、上级和用户单位战略研究及规划论证工作；对接政府、行业等用户，分析并引导用户需求，论证提出重大项目，编制项目可行性研究报告、立项建议书，推动项目立项。 任职资格： 1.

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• 数智技术研发岗（AI与大模型）中国卫通 · 校招准备网申
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  岗位职责： 1. 人工智能算法应用 技术研究：开展计算机视觉（CV）与遥感图像分析的前沿算法攻坚，重点突破YOLO等目标检测模型在复杂环境下的泛化与优化；探索基于AI的多模态语义理解，以及多模态大模型在海量时空大数据解析中的创新应用。 工具研发：主导AI算法工程化与模型训练平台的研发落地，构建涵盖自动化数据清洗、特征工

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• 数智技术研发岗（网络安全）中国卫通 · 校招准备网申
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  岗位职责： 技术研究：开展网络与数据安全前沿技术研究，重点探索大模型、机器学习在AI内生安全（如模型投毒、提示词注入防御）及数据防泄漏等场景的创新应用。 工具研发：主导智能化安全工具与平台的开发落地，利用AI技术实现海量多源异构数据的自动化分类分级、异常行为监测与自动化响应。 能力建设：构建实战化的网络与数据安全攻防对

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• 技术研发岗（卫星系统设计）中国卫通 · 校招准备网申
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  岗位职责： 负责开展多类型卫星协同布局设计及星上系统全流程设计管控，包括卫星论证设计、技术状态控制、大系统匹配设计、规划闭环设计等，促进多星协同，实现迭代优化； 参与地面测运控与应用协同设计，包括测运控资源布局与效能优化、DTP应用管控，以及软件定义卫星地面系统的设计与应用研究等，提升星地协同运行效能 任职资格： 1.

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• 技术研发岗（软件开发）中国卫通 · 校招准备网申
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  方向一：终端软件方向 岗位职责：终端协议栈、网关、协议加速、网管各模块的开发与维护；模块间接口设计与联调；性能优化与代码升级。 任职资格： 1. 硕士及以上学历，通信工程、计算机、电子信息等相关专业； 2. 精通 C 语言，熟悉嵌入式 Linux 开发与网络编程，遵循 MISRA C 规范； 3. 熟悉 5G 通信协议

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• 技术研发岗（网络与通信）中国卫通 · 校招准备网申
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  方向一：卫星通信方向 岗位职责： 1.星地传输链路方案设计、卫星通信链路分析、协议整理和仿真验证。 2.参与高通量卫星应用、星上测控数传终端等任务的通信细节落实、接口联调和试验等工作。 任职资格： 1.通信工程、信息与通信工程、电子信息、电子科学与技术等相关专业，硕士及以上。 2.有卫星通信、无线通信或测控数传相关课题

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• 数智技术研发岗（大数据）中国卫通 · 校招准备网申
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  岗位职责： 1.技术研究：开展大数据与语义建模前沿技术研究，重点探索本体构建、知识图谱、多模态语义对齐等核心技术，解决海量异构数据的语义孤岛与一致性问题。 2.工具研发：主导语义建模平台与数据治理工具链的研发落地，构建自动化的语义元数据管理、语义映射与质量校验流水线，打造高可扩展的语义底座。 3.行业应用：将语义建模能

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