深入研究智慧生态领域的业务需求，运用机器学习技术，独立设计并构建适用于生态系统评估、精准农业等场景的高精度模型架构，为环境生态问题提供创新性的解决方案。 负责收集、清洗、标注和预处理多源数据，包括但不限于气象数据、通量数据、图像数据、卫星遥感数据等。运用数据挖掘和统计分析方法，从海量数据中提取关键特征，为模型训练提供高质量的数据支持。 对所构建的模型进行大规模训练和优化。通过调整模型参数、改进算法和采用合适的训练策略，不断提高模型的准确性、泛化能力和运行效率，确保模型在实际应用中的性能表现卓越。 建立科学合理的模型评估指标体系，对训练好的模型进行全面、系统的评估和验证。通过交叉验证、对比实验等方法，分析模型的性能优劣，及时发现模型存在的问题并提出改进措施，保证模型的可靠性和稳定性。 与生态领域的专家紧密合作，深入了解行业需求和痛点，将专业知识与技术相结合，共同推动模型的研发和应用。同时，与其他技术团队成员密切协作，确保模型能够顺利集成到实际业务系统中。 持续关注机器学习领域的最新技术动态和研究成果，探索新的算法和技术在生态领域的应用潜力。积极引入前沿技术，对现有模型进行创新和改进，保持公司在该领域的技术领先地位。

对机器学习在生态领域的应用有浓厚兴趣，具备快速学习和适应新技术的能力，能够将最新的技术成果应用到实际工作中。具有机器学习相关项目经验，特别是在回归分析、时间序列预测等领域有实际项目经验者优先。能够独立完成从数据收集、预处理、模型选择和训练到结果评估的全流程工作。 毕业于国内 211 及以上高校或国外知名大学，计算机科学、数学、统计学、农业、生态学、地理信息系统等相关专业，硕士及以上学历。有在顶级学术期刊或会议上发表过与深度学习、机器学习相关学术论文者优先。