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农业AI算法Agent工程师
一、岗位定位
资深AI算法工程师（农业方向），核心负责大田作物（小麦、水稻、玉米）场景下AI视觉算法、文本大模型相关研发、优化与工程化落地，支撑智慧农业、精准农业相关产品迭代，主导核心算法模块设计，解决实际生产场景中的算法难题。
二、任职要求
（一）工作经验
具备2年及以上AI算法研发工作经验，有农业领域（优先大田作物方向）算法研发经验者优先。需要具备 AI agent 编码实战经验。
（二）核心算法能力
1、精通计算机视觉相关算法，能够独立设计、研发并优化大田作物视觉分析算法，重点覆盖：作物叶龄识别与分析、作物倒伏检测与程度评估、产量估算、基本苗计数、地块水层识别、缺苗检测、茎蘖数统计，确保算法在小麦、水稻、玉米三种核心大田作物场景下的准确性和鲁棒性。
2、深入理解视觉大模型（如CNN、Transformer等）的核心原理、架构设计与优化方法，能够结合农业大田场景特点，对大模型进行微调、轻量化优化，适配大田复杂环境（光照变化、作物遮挡、不同生长周期、复杂地形）的识别需求。
3、熟悉图像预处理、特征提取、目标检测、语义分割、图像分割等核心视觉技术，能够针对大田作物图像的特殊性（如叶片重叠、背景复杂、不同生育期形态差异），优化算法性能，提升识别精度和处理速度。
（三）技术栈与工具要求
1、精通Python编程语言，熟练运用Python进行算法开发、模型训练与调试，熟练掌握NumPy、Pandas、OpenCV等数据处理与计算机视觉相关库。
2、熟练使用各类AI编码工具、模型训练与调试工具（如PyTorch、TensorFlow等深度学习框架），能够高效完成模型搭建、训练、验证、部署全流程操作。
3、熟悉常用的数据标注工具，能够结合农业场景需求，制定合理的标注规范，指导或参与数据标注工作，保障训练数据的质量。
（四）工程化与落地能力
1、具备较好的工程化思维，能够将算法模型转化为可落地的工程化方案，考虑算法的实时性、可扩展性、兼容性，适配智慧农业相关硬件设备（如无人机、摄像头、传感器）的数据输入与输出需求。
2、能够针对大田实际应用场景中出现的算法问题（如识别精度不足、处理速度慢、环境适应性差），进行快速定位、迭代优化，确保算法能够稳定应用于实际生产场景。
3、熟悉算法部署相关技术（如模型量化、TensorRT优化等），能够配合工程团队完成算法的工程化部署、测试与维护。
（五）其他辅助技能
1、了解农业大田作物生长规律、形态特征，能够结合作物生长特性优化算法设计，提升算法与农业实际场景的适配度（优先考虑有农业相关算法研发经验者）。
2、具备良好的问题分析与解决能力，能够独立应对大田作物视觉分析场景中的复杂算法难题，有较强的自主研发与创新能力。
3、熟悉数据挖掘、机器学习相关基础理论，能够结合农业数据特点，辅助算法优化与模型迭代。
4、具备良好的沟通协调能力和团队协作精神，能够配合产品、工程团队推进项目落地，具备清晰的逻辑思维和文档撰写能力。
（六）其他要求
1、需具备重度使用 cursor、claude code、 code x等 AI 工具通过自动化编码开发方式完成 90%以上 的数据清洗、算法编写工作。
2、有拥抱 AI 的态度，愿意主动学习国内外 AI 前沿领域的知识。
3、对农业有热情，有意愿改变这个行业。
4、本科及以上学历。
三、优先条件
1、有大田作物（小麦、水稻、玉米）AI视觉算法落地项目经验者；
2、主导过视觉大模型在农业场景微调、优化项目者；
3、有智慧农业、精准农业相关行业从业经验者。
一、岗位定位
资深AI算法工程师（农业方向），核心负责大田作物（小麦、水稻、玉米）场景下AI视觉算法、文本大模型相关研发、优化与工程化落地，支撑智慧农业、精准农业相关产品迭代，主导核心算法模块设计，解决实际生产场景中的算法难题。
二、任职要求
（一）工作经验
具备2年及以上AI算法研发工作经验，有农业领域（优先大田作物方向）算法研发经验者优先。需要具备 AI agent 编码实战经验。
（二）核心算法能力
1、精通计算机视觉相关算法，能够独立设计、研发并优化大田作物视觉分析算法，重点覆盖：作物叶龄识别与分析、作物倒伏检测与程度评估、产量估算、基本苗计数、地块水层识别、缺苗检测、茎蘖数统计，确保算法在小麦、水稻、玉米三种核心大田作物场景下的准确性和鲁棒性。
2、深入理解视觉大模型（如CNN、Transformer等）的核心原理、架构设计与优化方法，能够结合农业大田场景特点，对大模型进行微调、轻量化优化，适配大田复杂环境（光照变化、作物遮挡、不同生长周期、复杂地形）的识别需求。
3、熟悉图像预处理、特征提取、目标检测、语义分割、图像分割等核心视觉技术，能够针对大田作物图像的特殊性（如叶片重叠、背景复杂、不同生育期形态差异），优化算法性能，提升识别精度和处理速度。
（三）技术栈与工具要求
1、精通Python编程语言，熟练运用Python进行算法开发、模型训练与调试，熟练掌握NumPy、Pandas、OpenCV等数据处理与计算机视觉相关库。
2、熟练使用各类AI编码工具、模型训练与调试工具（如PyTorch、TensorFlow等深度学习框架），能够高效完成模型搭建、训练、验证、部署全流程操作。
3、熟悉常用的数据标注工具，能够结合农业场景需求，制定合理的标注规范，指导或参与数据标注工作，保障训练数据的质量。
（四）工程化与落地能力
1、具备较好的工程化思维，能够将算法模型转化为可落地的工程化方案，考虑算法的实时性、可扩展性、兼容性，适配智慧农业相关硬件设备（如无人机、摄像头、传感器）的数据输入与输出需求。
2、能够针对大田实际应用场景中出现的算法问题（如识别精度不足、处理速度慢、环境适应性差），进行快速定位、迭代优化，确保算法能够稳定应用于实际生产场景。
3、熟悉算法部署相关技术（如模型量化、TensorRT优化等），能够配合工程团队完成算法的工程化部署、测试与维护。
（五）其他辅助技能
1、了解农业大田作物生长规律、形态特征，能够结合作物生长特性优化算法设计，提升算法与农业实际场景的适配度（优先考虑有农业相关算法研发经验者）。
2、具备良好的问题分析与解决能力，能够独立应对大田作物视觉分析场景中的复杂算法难题，有较强的自主研发与创新能力。
3、熟悉数据挖掘、机器学习相关基础理论，能够结合农业数据特点，辅助算法优化与模型迭代。
4、具备良好的沟通协调能力和团队协作精神，能够配合产品、工程团队推进项目落地，具备清晰的逻辑思维和文档撰写能力。
（六）其他要求
1、需具备重度使用 cursor、claude code、 code x等 AI 工具通过自动化编码开发方式完成 90%以上 的数据清洗、算法编写工作。
2、有拥抱 AI 的态度，愿意主动学习国内外 AI 前沿领域的知识。
3、对农业有热情，有意愿改变这个行业。
4、本科及以上学历。
三、优先条件
1、有大田作物（小麦、水稻、玉米）AI视觉算法落地项目经验者；
2、主导过视觉大模型在农业场景微调、优化项目者；
3、有智慧农业、精准农业相关行业从业经验者。
2026-07-07 14:11
IP属地：广东
职位福利
本科3-5年图像算法多模态算法模型加速/性能优化Python机器学习大模型算法
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