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职位描述
一、核心职责
1、负责烟叶、果蔬采收、分拣、编装、烘烤、仓储物流全流程算法开发；融合控制算法与视觉技术；实现从烟叶状态感知到烘烤工艺调控到分类等的闭环控制。
2、控制算法开发
（1）设计多变量预测控制（MPC）、模糊PID等算法，实现烘烤房温湿度、风速的精准调控。
（2） 结合烟叶水分预测模型和能耗数据，动态优化烘烤策略（如变黄期→定色期阶段切换）。
3、视觉算法开发：
(1) 基于烟叶RGB/热成像图像，开发颜色分级（HSV/LAB量化）、形态识别（YOLO/Mask R-CNN）烘烤工艺算法。
(2)构建烟叶成熟度健康度判别模型，采收与编装密度控制，减少人工操作误差。
4、系统集成：
（1） 开发边缘端算法部署方案（TensorRT/OpenVINO），确保视觉识别结果实时驱动控制指令（如MQTT/ROS通信）。
二、跨领域协作：
1、与农业专家合作，将烟叶生理生化特性转化为算法输入参数（如L*值阈值设定）。
2、 配合硬件团队完成传感器-执行机构联调，解决高温高湿环境下的算法鲁棒性问题。
任职要求
一、硬性要求：
1、 本科及以上学历，自动化、计算机、农业工程等相关专业，3年以上工业算法开发经验。
2、技术栈全覆盖：
（1）控制方向：熟练MATLAB/Simulink仿真，至少掌握一种控制算法（PID/MPC/强化学习）。
(2) 视觉方向：精通使用OpenCV/PyTorch，有目标检测、图像分割项目经验。
3、具备**全链路落地能力**：
（1）能从数据采集（传感器/摄像头）、算法开发（Python/C++）、嵌入式部署（TensorRT）到现场调试闭环交付。
（2）熟悉工业通信协议（Modbus/MQTT）和边缘计算平台（Jetson/树莓派）。
加分项：
1、 有农业/烘干设备开发经验，熟悉烟叶、中药材等作物的加工工艺。 2、掌握多传感器数据融合技术（如Kalman滤波）。
3、在GitHub有开源项目或Kaggle竞赛TOP10%成绩。
我们提供
1.技术挑战：深度参与***数字农业项目，解决“算法-农艺-硬件”跨学科难题。
2.成长空间：优秀者可晋升为技术合伙人，享受项目奖金及利润分红
3.工作模式：弹性办公+烤房现场实践结合。