1. 数据挖掘与分析：运用数据分析和挖掘技术，针对公司海量业务数据展开深入分析。重点聚焦于物联网病虫害监测数据、田间病虫害调查及统计数据，以此实现对病虫害发生趋势的精准预测，以及对农作物健康状况、长势的有效分析与预测。

2. 算法模型研发：负责设计、开发并优化机器学习与深度学习模型。例如，运用 YOLO 系列算法实现病虫害图像、视频流的精准识别，提升病虫害识别的效率与准确性。

3. 算法优化与调优：通过参数调整、模型结构优化以及数据预处理改进等手段，全方位提升算法模型在实际业务运行中的效率与准确性，确保模型性能达到最优状态。

4. 算法应用与落地：积极与产品团队、研发团队紧密协作，将研发完成的算法模型集成到产品或业务流程当中，推动算法技术在实际场景中的应用与落地。

5. 技术调研与创新：持续跟踪行业算法技术的最新动态，定期开展调研与评估工作，为公司引入先进的新技术提供有力依据，助力公司保持技术领先优势。

1. 教育背景：本科及以上学历，数学、统计学等相关专业优先考虑。

2. 专业技能

² 编程语言：熟练掌握 Python、Java 语言，能够运用其进行高效的算法开发与程序设计。

² 算法基础：扎实掌握机器学习、深度学习理论知识，熟悉常见算法的原理与应用场景，能够根据实际问题的特点，选择合适的算法并完成模型的构建与训练。

² 数据处理与分析：熟练运用开源工具或特定厂商工具进行数据处理与分析，熟练完成数据清洗、预处理以及分析建模等工作；熟悉 SQL 数据库操作，能够高效进行数据处理、查询与管理。

² 深度学习框架：熟悉 TensorFlow 或 PyTorch 深度学习框架，能够熟练搭建、训练、评估以及部署模型，若了解框架底层原理并能够对其进行定制扩展则更佳。

3. 项目经验：具备2年以上算法相关项目经验，能够独立承担算法设计与开发工作，并有效解决项目实施过程中遇到的各类问题。拥有智慧农业等实际业务场景的算法应用经验者优先录用。

4. 能力素质：具备较强的问题解决能力、创新能力、团队协作能力以及学习能力。能够迅速定位算法运行过程中出现的问题并提出解决方案，积极尝试新技术，与跨部门团队进行高效沟通协作，主动学习前沿技术并应用于实际工作。