About The Role

1.智能育种模型开发：负责基因组选择（GS）、全基因组关联分析（GWAS）等算法的研发与优化；构建作物表型预测模型，提升育种效率和精准度；开发多组学数据整合分析。
2.智慧育种平台搭建：参与育种大数据平台的架构设计与核心模块开发，建立从基因型到表型的全链条数据流与算法支撑体系，实现育种决策的智能化、自动化。
3.算法工程化落地：负责模型训练、调优、部署及性能监控，将前沿AI算法（深度学习、强化学习等）应用于育种场景，与育种团队紧密协作，推动算法成果在实际育种项目中落地。
4.技术研究与创新：跟踪农业AI、计算生物学领域前沿技术动态，探索LLM、多模态学习等新技术在智慧育种中的应用可能。
1.博士学历，计算机科学、生物信息学、遗传学、农学等相关专业。
2.技术要求：熟练掌握Python，具备良好的工程实现能力和扎实的机器学习/深度学习功底，熟悉PyTorch/TensorFlow等框架，熟悉生物信息学常用工具（GATK、BLAST、BWA等）者优先。
3.专业要求：了解作物遗传育种基本原理，有农业基因组学项目经验者优先；对智慧农业、精准育种有热情和认知。
4.具备跨学科沟通协作能力，能与生物学家、育种专家高效配合；逻辑思维清晰，具备独立解决复杂技术问题的能力。
5.英语读写流利者优先考虑。

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算法与智慧育种工程师(J28121)