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工作內(nèi)容
1. 數(shù)據(jù)挖掘與分析：處理和分析來自大田傳感器、無人機、衛(wèi)星遙感、市場行情等多源異構(gòu)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)。
2. 模型開發(fā)與訓(xùn)練：研究并開發(fā)適用于農(nóng)業(yè)場景的AI模型，如：
大田板塊：病蟲害圖像識別模型、作物生長預(yù)測模型、產(chǎn)量預(yù)估模型、智能灌溉決策模型。
制種板塊：種子質(zhì)量（純度、凈度）智能檢測模型。
糧食儲銷板塊：糧食價格預(yù)測模型、倉儲環(huán)境監(jiān)控與預(yù)警模型。
培訓(xùn)板塊：個性化政策/培訓(xùn)內(nèi)容推薦模型。
3. 算法部署與優(yōu)化：將訓(xùn)練好的模型進(jìn)行輕量化處理和部署，并與軟件工程師協(xié)作完成上線。
4. 技術(shù)跟蹤：持續(xù)跟蹤人工智能在智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的最新應(yīng)用成果。
崗位要求
1. 學(xué)歷與經(jīng)驗：碩士及以上學(xué)歷，計算機、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、農(nóng)業(yè)工程等相關(guān)專業(yè)。有農(nóng)業(yè)AI項目經(jīng)驗、熟悉數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)者極大優(yōu)先。
2. 技術(shù)棧要求：
編程語言：精通 Python，熟練掌握 PyTorch/TensorFlow 等主流深度學(xué)習(xí)框架。
算法基礎(chǔ)：扎實的機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，熟悉CNN、RNN、Transformer等常見模型。
數(shù)據(jù)處理：熟練使用 Pandas、NumPy、Scikit-learn 等庫，有豐富的數(shù)據(jù)處理和特征工程經(jīng)驗。
模型部署：了解 Flask/Django 等Web框架或 Docker 化部署，有模型上線經(jīng)驗者優(yōu)先。
3. 能力要求：強烈的求知欲和創(chuàng)新精神，優(yōu)秀的分析問題和解決問題的能力，對農(nóng)業(yè)科技有濃厚興趣。