H-1BEmpresa con historial de patrocinio ante el gobierno
REG. 33558074
Modelador Agronómico (Maíz)
INNERPLANT INC
- Lugar: Davis, CA
- Área: Agro
- Visa probable: H-1B
- Empleo visto por última vez el 26/8/2026
Modelador agronómico en Davis, CA; empresa con 1 LCA aprobado en los últimos 12 meses.
Cuenta gratis — el contacto y el enlace oficial del empleo están en el portal.
Descripción del empleo
Traducción automática del anuncio original del empleador.
Sobre nosotros
InnerPlant está en una misión de transformar la agricultura como nunca antes imaginado: Damos a los cultivos una voz al convertir las plantas en sensores vivos que señalen el inicio del estrés, permitiendo a los agricultores aumentar los rendimientos y reducir los costos al optimizar los insumos.
Estamos buscando un Modelador Agronómico para refinar y mejorar continuamente la enfermedad de maíz y los modelos de plagas detrás de nuestro producto comercial, CropVoice. La plataforma CropVoice traduce señales de nuestros sensores vivos para identificar el estrés mucho antes de los síntomas visibles, dando a los agricultores y a los agrónomos información crítica y oportuna y eliminando las adivinanzas detrás de las decisiones clave en temporada.
Necesidades
Su papel
Como Modelista Agronómico, usted será responsable de refinar los modelos detrás de las recomendaciones de maíz de CropVoice y de hacer esos modelos exactos, explicables y confiables para la empresa, así como los agricultores de todo el Corn Belt. Trabajará en colaboración con el equipo InnerPlant para mejorar nuestros modelos y explicar claramente los datos y recomendaciones resultantes. Para lograr el éxito en el papel, usted:
• Construir y mantener modelos estadísticos y mecanicistas para la enfermedad del maíz y la presión de los insectos, incluyendo el punto de alquitrán, el punto de hoja gris, el óxido sur y las plagas clave del lepidopteran.
• Crear y evaluar el rendimiento de modelos estadísticos y de aprendizaje automático para el riesgo de enfermedades de maíz y el tiempo de pulverización, validando las observaciones de campo de nuestra red de investigación Midwest y nuestras plantas.
• Conectar la salida del modelo con las detecciones de fluorescencia de InnerPlant, el tiempo y la fenología del maíz para producir recomendaciones de campo y zona.
• Colaborar con otros miembros del equipo para construir oleoductos para la entrada de datos y la salida del modelo.
Lo que te hace salir
El candidato exitoso será un self-starter con un impulso para la mejora continua y que trabaja de forma colaborativa y transparente con el equipo. Tendrás experiencia y conocimiento profundo de modelar en un contexto ecológico o biofísico, incluyendo modelado estadístico, aprendizaje automático y geoestadística. En particular, usted:
• Incesantemente esforzarse por mejorar nuestros modelos, centrándose en mejorar la precisión y fiabilidad de los modelos de enfermedades y plagas de maíz.
• Navegue expertos en la literatura técnica pertinente con miras a apoyar las capacidades de modelado y las necesidades de productos.
• Comunicación eficaz (verbal y por escrito) para presentar su trabajo y transmitir conceptos técnicos subyacentes a los no ingenieros, incluidos los agrónomos y los cultivadores.
Sus Calificaciones
• Licenciatura o Master en un campo STEM, prefirió PhD.
• Al menos 3 años de experiencia en la construcción e implementación de modelos relevantes, idealmente en la industria y/o en un contexto orientado al cliente.
• Conocimiento de la agronomía de maíz y el modelado de enfermedades de maíz, por ejemplo, susceptibilidad de la enfermedad híbrida, efectos de residuo y rotación, microclima canopy y modos de fungicida de acción y ventanas de aplicaciones, es preferido.
• Conocimiento de Software: Python, la pila científica Python, y experiencia con herramientas y servicios de desarrollo comunes, como software de control de versiones, gestores de paquetes, tuberías CI/CD e infraestructura cloud.
Beneficios
El salario base de EE.UU. para esta posición es $125,000 - $175,000 + beneficios. Dentro del alcance, la remuneración individual se determina por factores que incluyen habilidades laborales, experiencia y educación o capacitación pertinentes. Ofrecemos prestaciones de seguro y tiempo libre flexible.
InnerPlant ofrece igualdad de oportunidades de empleo a todos los empleados y solicitantes de empleo y prohíbe la discriminación y el acoso de cualquier tipo sin tener en cuenta la raza, el color, la religión, la edad, el sexo, el origen nacional, la condición de discapacidad, la genética, la condición de veterano protegido, la orientación sexual, la identidad de género o la expresión, o cualquier otra característica protegida por leyes federales, estatales o locales. Esta política se aplica a todos los términos y condiciones de empleo, incluidos el reclutamiento, la contratación, la colocación, la promoción, la terminación, el despido, la revocación, el retiro, la transferencia, las hojas de ausencia, la indemnización y la capacitación.
InnerPlant ofrece una oportunidad asombrosa para trabajar en algunos de los problemas más difíciles que enfrenta la humanidad y ayudar a diseñar los sistemas agrícolas del futuro. Estamos respaldados por John Deere, grandes agricultores y veteranos capitalistas de riesgo.
Damos una oportunidad.
[enlace en el portal]
Ver el texto original en inglés
About Us
InnerPlant is on a mission to transform farming as never before imagined: We give crops a voice by turning plants into living sensors that signal the onset of stress, enabling farmers to increase yields and reduce costs by optimizing inputs.
We are seeking an Agronomic Modeler to refine and continuously improve the corn disease and pest models behind our commercial product, CropVoice. The CropVoice platform translates signals from our living sensors to pinpoint stress well before visible symptoms, giving farmers and agronomists critical and timely insights and removing the guesswork behind key in-season decisions.
Requirements
Your Role
As an Agronomic Modeler, you will be accountable for refining the models behind CropVoice's corn recommendations and for making those models accurate, explainable, and reliable for the company, as well as farmers across the Corn Belt. You will work collaboratively with the InnerPlant team to improve our models and explain resulting data and recommendations clearly. To achieve success in the role, you will:
• Build and maintain statistical and mechanistic models for corn disease and insect pressure, including tar spot, gray leaf spot, southern rust, and key lepidopteran pests.
• Create and assess the performance of statistical and machine learning models for corn disease risk and spray timing, validating against field observations from our Midwest research network and our plants.
• Connect model output with InnerPlant's fluorescence detections, weather, and corn phenology to produce field- and zone-level recommendations.
• Collaborate with other team members to build pipelines for data input and model output.
What Makes You Stand Out
The successful candidate will be a self-starter with a drive for continuous improvement and who works collaboratively and transparently with the team. You will have experience and deep knowledge of modeling in an ecological or biophysical context, including statistical modeling, machine learning, and geostatistics. In particular, you will:
• Relentlessly strive to improve our models, with a focus on improving the accuracy and reliability of models for corn disease and pests.
• Expertly navigate the relevant technical literature with a view to support modeling capabilities and product needs.
• Effectively communicate (verbally and in writing) to present your work and relay underlying technical concepts to non-engineers, including agronomists and growers.
Your Qualifications
• Bachelor's or Master's degree in a STEM field, PhD preferred.
• At least 3 years of experience building and deploying relevant models, ideally in industry and/or in a customer-facing context.
• Knowledge of corn agronomy and corn disease modeling, e.g hybrid disease susceptibility, residue and rotation effects, canopy microclimate, and fungicide modes of action and application windows, is preferred.
• Software Knowledge: Python, the Python scientific stack, and experience with common development tools and services, such as version control software, package managers,CI/CD pipelines and cloud infrastructure.
Benefits
The US base salary range for this position is $125,000 - $175,000 + benefits. Within the range, individual pay is determined by factors including job-related skills, experience, and relevant education or training. We offer insurance benefits and flexible time off.
InnerPlant provides equal employment opportunities to all employees and applicants for employment and prohibits discrimination and harassment of any type without regard to race, color, religion, age, sex, national origin, disability status, genetics, protected veteran status, sexual orientation, gender identity or expression, or any other characteristic protected by federal, state or local laws. This policy applies to all terms and conditions of employment, including recruiting, hiring, placement, promotion, termination, layoff, recall, transfer, leaves of absence, compensation and training.
InnerPlant provides an amazing opportunity to work on some of the hardest problems facing humanity and help design the agricultural systems of the future. We're backed by John Deere, large farmers, and veteran venture capitalists.
WE GIVE CROPS A VOICE
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Cuenta gratis — el contacto y el enlace oficial del empleo están en el portal.