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崗位職責 模型研發與優化 1、基于AI技術（機器學習、深度學習、強化學習等）構建作物生長模型，覆蓋精準灌溉、精準施肥、光合作用、養分吸收、病蟲害預測等核心環節； 2、結合多源數據（氣象、土壤、遙感、物聯網設備等）優化模型精度，解決農業場景中的非線性、時序依賴問題； 3、開發輕量化模型部署方案，適配邊緣計算設備及移動端應用。 數據驅動決策 4、 統籌農業數據采集、清洗與標注流程，構建高質量數據集； 5、分析作物生長與環境變量的關聯性，挖掘潛在規律并轉化為可解釋性模型。 跨領域協作 6、與農業專家、硬件工程師、產品團隊深度合作，推動模型從實驗室到田間地頭的落地應用； 7、參與制定智慧農業解決方案的技術路線圖。 技術創新與落地 8、 跟蹤AI 農業領域前沿技術（如數字孿生、多模態學習），探索創新應用場景；解決實際生產中的痛點問題（如極端氣候下的作物預測、精準施肥算法）

任職要求 1、 硬性技能 a、教育背景：計算機科學、農業工程、應用數學、統計學等相關專業本科及以上學歷，博士優先； b、編程能力：精通Python/C ，熟悉TensorFlow/PyTorch/PaddlePaddle等框架，有模型加速（TensorRT、ONNX）或分布式訓練經驗； 2、算法能力： a、掌握時序預測（LSTM、Transformer）、圖神經網絡（GNN）、貝葉斯優化等算法； b、熟悉作物生長模擬框架（如WOFOST、APSIM）或農業機理模型者優先； c、 數據能力：具備農業大數據處理經驗（如SQL、Spark、Hadoop），熟悉農業數據標準（如AgJSON）。 3. 農業領域知識 a、了解作物生理學、農業氣象學、土壤學基礎，或有意愿快速學習農業知識； b、有智慧農業項目經驗（如智能溫室、精準灌溉、產量預測）優先。 4. 軟性能力 a、問題解決：能將農業場景需求轉化為技術方案，具備模型調優與工程化落地能力； b、溝通協作：良好的跨學科溝通能力，能與農業專家、種植戶高效合作； c、創新驅動：對AI 農業技術趨勢敏感，有頂會論文（如NeurIPS、CVPR農業賽道）或開源項目貢獻者優先。 5、加分項 a、農業信息化企業、科研院所（如中國農科院、國際水稻所）背景； b、熟悉農業物聯網設備（傳感器、無人機、農機具）數據接口； c、有Kaggle農業賽道獲獎經歷或參與過國家級農業科研項目。