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。