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崗位職責(zé) 模型研發(fā)與優(yōu)化 1、基于AI技術(shù)（機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等）構(gòu)建作物生長模型，覆蓋精準(zhǔn)灌溉、精準(zhǔn)施肥、光合作用、養(yǎng)分吸收、病蟲害預(yù)測等核心環(huán)節(jié)； 2、結(jié)合多源數(shù)據(jù)（氣象、土壤、遙感、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等）優(yōu)化模型精度，解決農(nóng)業(yè)場景中的非線性、時(shí)序依賴問題； 3、開發(fā)輕量化模型部署方案，適配邊緣計(jì)算設(shè)備及移動端應(yīng)用。 數(shù)據(jù)驅(qū)動決策 4、 統(tǒng)籌農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)采集、清洗與標(biāo)注流程，構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集； 5、分析作物生長與環(huán)境變量的關(guān)聯(lián)性，挖掘潛在規(guī)律并轉(zhuǎn)化為可解釋性模型。 跨領(lǐng)域協(xié)作 6、與農(nóng)業(yè)專家、硬件工程師、產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)深度合作，推動模型從實(shí)驗(yàn)室到田間地頭的落地應(yīng)用； 7、參與制定智慧農(nóng)業(yè)解決方案的技術(shù)路線圖。 技術(shù)創(chuàng)新與落地 8、 跟蹤AI 農(nóng)業(yè)領(lǐng)域前沿技術(shù)（如數(shù)字孿生、多模態(tài)學(xué)習(xí)），探索創(chuàng)新應(yīng)用場景；解決實(shí)際生產(chǎn)中的痛點(diǎn)問題（如極端氣候下的作物預(yù)測、精準(zhǔn)施肥算法）

任職要求 1、 硬性技能 a、教育背景：計(jì)算機(jī)科學(xué)、農(nóng)業(yè)工程、應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，博士優(yōu)先； b、編程能力：精通Python/C ，熟悉TensorFlow/PyTorch/PaddlePaddle等框架，有模型加速（TensorRT、ONNX）或分布式訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)； 2、算法能力： a、掌握時(shí)序預(yù)測（LSTM、Transformer）、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）、貝葉斯優(yōu)化等算法； b、熟悉作物生長模擬框架（如WOFOST、APSIM）或農(nóng)業(yè)機(jī)理模型者優(yōu)先； c、 數(shù)據(jù)能力：具備農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)（如SQL、Spark、Hadoop），熟悉農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)（如AgJSON）。 3. 農(nóng)業(yè)領(lǐng)域知識 a、了解作物生理學(xué)、農(nóng)業(yè)氣象學(xué)、土壤學(xué)基礎(chǔ)，或有意愿快速學(xué)習(xí)農(nóng)業(yè)知識； b、有智慧農(nóng)業(yè)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)（如智能溫室、精準(zhǔn)灌溉、產(chǎn)量預(yù)測）優(yōu)先。 4. 軟性能力 a、問題解決：能將農(nóng)業(yè)場景需求轉(zhuǎn)化為技術(shù)方案，具備模型調(diào)優(yōu)與工程化落地能力； b、溝通協(xié)作：良好的跨學(xué)科溝通能力，能與農(nóng)業(yè)專家、種植戶高效合作； c、創(chuàng)新驅(qū)動：對AI 農(nóng)業(yè)技術(shù)趨勢敏感，有頂會論文（如NeurIPS、CVPR農(nóng)業(yè)賽道）或開源項(xiàng)目貢獻(xiàn)者優(yōu)先。 5、加分項(xiàng) a、農(nóng)業(yè)信息化企業(yè)、科研院所（如中國農(nóng)科院、國際水稻所）背景； b、熟悉農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備（傳感器、無人機(jī)、農(nóng)機(jī)具）數(shù)據(jù)接口； c、有Kaggle農(nóng)業(yè)賽道獲獎經(jīng)歷或參與過國家級農(nóng)業(yè)科研項(xiàng)目。