人工智能研发岗（南京）

优缺点分析

角色解读

• 可以从算法工程师起步，逐步成长为农业AI领域的专家，主导核心算法的研发与落地
• 可以沿着技术管理路线发展，晋升为技术团队负责人或项目负责人，带领团队完成复杂项目
• 可以横向拓展，向AI产品经理或解决方案架构师方向发展，利用技术背景推动业务创新
• 负责AI技术在农业场景的落地，包括需求分析、方案设计与研发，将算法转化为实际产品
• 开发、训练、评测和部署机器学习、深度学习或大模型算法，并持续优化其性能
• 参与构建农业知识库、智能问答、图像识别等核心能力，并与现有业务平台进行集成
• 负责数据集构建、特征工程和模型推理性能优化，确保算法服务的稳定可靠
• 熟练掌握Python，并精通PyTorch或TensorFlow等主流深度学习框架
• 具备扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟悉模型训练、调优、评估和部署的完整流程
• 了解大模型应用、智能体、知识库/RAG等前沿技术，并有将其工程化的能力
• 具备良好的算法基础、问题分析和团队协作能力，能够撰写清晰的技术文档

申请策略

• 在申请前，深入了解国机集团在农业板块的业务布局，以便在面试中展现你的行业理解
• 可以准备一个农业AI相关的项目demo或方案，展示你的思考和实践能力
• 突出你在机器学习或深度学习项目中的完整经验，特别是从数据处理到模型部署的全流程
• 重点展示你在Python、PyTorch或TensorFlow方面的熟练程度，可附上GitHub链接或项目代码
• 如果有大模型、RAG、智能体或农业相关项目经验，务必在简历中显著位置提及
• 强调你的算法基础和解决实际问题的能力，用具体案例说明
• 系统学习大模型应用和RAG技术，了解主流框架如LangChain、LlamaIndex
• 补充农业领域的知识，了解农业生产、经营管理的常见场景和痛点

面试指南

• 回答项目经验时，可以采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），清晰展示你的个人贡献和项目成果
• 回答技术问题时，先阐述核心概念，再结合具体项目或场景进行说明，最后总结你的思考
• 回答开放性问题时，展现你的逻辑性和行业洞察，可以从技术、业务、用户等多个维度分析
• 请详细介绍一下你过去负责的一个机器学习项目，从需求分析到最终落地的过程
• 在模型训练和部署过程中，你遇到过哪些挑战？是如何解决的？
• 谈谈你对RAG（检索增强生成）技术的理解，以及它在农业知识库中的应用场景
• 如何评估一个AI模型在农业场景中的效果？你会关注哪些指标？
• 你如何看待AI技术在农业领域的应用前景和挑战？