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崗位職責：
1.構建植物表型專屬大模型：基于多模態視覺 Transformer/3D 點云 Transformer，融合時序環境數據，設計自監督預訓練任務，打造億級參數云端大模型。
2.全鏈路精度優化：針對株高、葉面積、穗長、干旱脅迫等 50 關鍵性狀，設計弱監督/半監督、主動學習與提示工程策略，把相對誤差壓到 ≤3%。
3.高效云端推理：負責模型蒸餾、量化、分布式推理框架，實現單張 200 張 RGB 圖片 5 分鐘內完成性狀推理，支持 1000 并發育種材料分析。
4.數據閉環與持續學習：搭建“邊用邊學”反饋系統，把人工標注、無人機/衛星新數據回流到訓練集，實現月度模型自動迭代。
5.前沿跟蹤與落地：跟蹤 CVPR/ICML/NeurIPS 最新視覺大模型進展，每季度輸出技術白皮書并快速 PoC，推動算法產品化。

任職要求：
1.計算機、人工智能、遙感、農業工程等相關專業碩士及以上；
2.具備2 年以上視覺/多模態大模型經驗，熟悉 Transformer 系列（ViT/Swin/Point Transformer）及自監督訓練；
3.精通 PyTorch 分布式訓練與 DeepSpeed/FSDP，能獨立在 64 卡 A100 集群調優百億級參數模型；
4.熟悉 Python/CUDA，具備 TensorRT/ONNX 云端部署經驗，可支撐萬級并發推理；
5.有植物表型、遙感、病蟲害識別等農業 AI 項目落地經驗者優先；
6.優秀的團隊協作與溝通能力，對農業數字化有熱情，可接受短期出差。