工作内容
1. 数据挖掘与分析：处理和分析来自大田传感器、无人机、卫星遥感、市场行情等多源异构农业数据。
2. 模型开发与训练：研究并开发适用于农业场景的AI模型，如：
大田板块：病虫害图像识别模型、作物生长预测模型、产量预估模型、智能灌溉决策模型。
制种板块：种子质量（纯度、净度）智能检测模型。
粮食储销板块：粮食价格预测模型、仓储环境监控与预警模型。
培训板块：个性化政策/培训内容推荐模型。
3. 算法部署与优化：将训练好的模型进行轻量化处理和部署，并与软件工程师协作完成上线。
4. 技术跟踪：持续跟踪人工智能在智慧农业领域的最新应用成果。
岗位要求
1. 学历与经验：硕士及以上学历，计算机、数学、统计学、农业工程等相关专业。有农业AI项目经验、熟悉数字农业技术者极大优先。
2. 技术栈要求：
编程语言：精通 Python，熟练掌握 PyTorch/TensorFlow 等主流深度学习框架。
算法基础：扎实的机器学习、深度学习基础，熟悉CNN、RNN、Transformer等常见模型。
数据处理：熟练使用 Pandas、NumPy、Scikit-learn 等库，有丰富的数据处理和特征工程经验。
模型部署：了解 Flask/Django 等Web框架或 Docker 化部署，有模型上线经验者优先。
3. 能力要求：强烈的求知欲和创新精神，优秀的分析问题和解决问题的能力，对农业科技有浓厚兴趣。