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崗位職責(zé)：
1.構(gòu)建植物表型專屬大模型：基于多模態(tài)視覺 Transformer/3D 點云 Transformer，融合時序環(huán)境數(shù)據(jù)，設(shè)計自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練任務(wù)，打造億級參數(shù)云端大模型。
2.全鏈路精度優(yōu)化：針對株高、葉面積、穗長、干旱脅迫等 50 關(guān)鍵性狀，設(shè)計弱監(jiān)督/半監(jiān)督、主動學(xué)習(xí)與提示工程策略，把相對誤差壓到 ≤3%。
3.高效云端推理：負(fù)責(zé)模型蒸餾、量化、分布式推理框架，實現(xiàn)單張 200 張 RGB 圖片 5 分鐘內(nèi)完成性狀推理，支持 1000 并發(fā)育種材料分析。
4.數(shù)據(jù)閉環(huán)與持續(xù)學(xué)習(xí)：搭建“邊用邊學(xué)”反饋系統(tǒng)，把人工標(biāo)注、無人機/衛(wèi)星新數(shù)據(jù)回流到訓(xùn)練集，實現(xiàn)月度模型自動迭代。
5.前沿跟蹤與落地：跟蹤 CVPR/ICML/NeurIPS 最新視覺大模型進展，每季度輸出技術(shù)白皮書并快速 PoC，推動算法產(chǎn)品化。

任職要求：
1.計算機、人工智能、遙感、農(nóng)業(yè)工程等相關(guān)專業(yè)碩士及以上；
2.具備2 年以上視覺/多模態(tài)大模型經(jīng)驗，熟悉 Transformer 系列（ViT/Swin/Point Transformer）及自監(jiān)督訓(xùn)練；
3.精通 PyTorch 分布式訓(xùn)練與 DeepSpeed/FSDP，能獨立在 64 卡 A100 集群調(diào)優(yōu)百億級參數(shù)模型；
4.熟悉 Python/CUDA，具備 TensorRT/ONNX 云端部署經(jīng)驗，可支撐萬級并發(fā)推理；
5.有植物表型、遙感、病蟲害識別等農(nóng)業(yè) AI 項目落地經(jīng)驗者優(yōu)先；
6.優(yōu)秀的團隊協(xié)作與溝通能力，對農(nóng)業(yè)數(shù)字化有熱情，可接受短期出差。