Precision Agriculture Technicians
Life, Physical, and Social Science Occupations- O*NET-SOC कोड
- 19-4012.01
Apply geospatial technologies, including geographic information systems (GIS) and Global Positioning System (GPS), to agricultural production or management activities, such as pest scouting, site-specific pesticide application, yield mapping, or variable-rate irrigation. May use computers to develop or analyze maps or remote sensing images to compare physical topography with data on soils, fertilizer, pests, or weather.
- डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: 2026-08
उच्च· सापेक्ष
कमचार सापेक्ष श्रेणियाँबहुत उच्चव्यवसाय-समूह स्तर का मान
मापक्रम, आधार और स्रोत
चार सापेक्ष बैंड (कम / मध्यम / उच्च / बहुत उच्च)
BLS रोज़गार पूर्वानुमान तालिका के 831 विस्तृत व्यवसायों के आधार पर। मान NEM (नेशनल एम्प्लॉयमेंट मैट्रिक्स) कोड के स्तर पर दिया जाता है, इसलिए एक ही NEM कोड वाले व्यवसायों को वही बैंड मिलता है
- डेटा स्रोत: Anthropicप्रकाशन: 2026-03
0.006
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745व्यवसाय-समूह स्तर का मान
मापक्रम, आधार और स्रोत
प्रेक्षित एक्सपोजर सूचकांक, प्रकाशित रूप में 0–1
O*NET कार्यों पर मैप किया गया
SOC 2018 व्यवसाय के स्तर पर प्रकाशित; समान SOC 2018 कोड वाले हर O*NET व्यवसाय को यही मान मिलता है
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: 2025
0.26
0.09यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.70व्यवसाय-समूह स्तर का मान
मापक्रम, आधार और स्रोत
जेनरेटिव AI एक्सपोजर सूचकांक, प्रकाशित रूप में 0–1
ISCO-08 इकाई समूह के स्तर पर प्रकाशित मान। अमेरिकी श्रम सांख्यिकी ब्यूरो (BLS) की आधिकारिक क्रॉसवॉक तालिकाओं (ISCO-08 से 2010 SOC, 2010 SOC से 2018 SOC) को प्रकाशित रूप में लागू करके इस व्यवसाय से जोड़ा गया है; यह मिलान पूर्ण या आंशिक है
यह स्रोत किस प्रकार का आँकड़ा प्रकाशित करता है
BLS की श्रेणी सापेक्ष रैंक है, निरपेक्ष स्तर नहीं, और यह प्रथम-हस्त माप भी नहीं है: यह कई प्रकाशित अध्ययनों में व्यवसाय की पर्सेंटाइल रैंकों को चार बैंडों में बांटती है। यह रोज़गार या वेतन का पूर्वानुमान नहीं है, न अपनाए जाने की संभावना, और यह स्वचालन और संवर्धन में अंतर नहीं करती।
Task-level exposure
22 मूल्यांकित कार्य · β ≥ 0.5 वाले 20 कार्य (90.9%)
β = प्रत्यक्ष एक्सपोजर (E1) + 0.5 × उपकरण उपलब्ध होने पर एक्सपोजर (E2), स्रोत रिपॉजिटरी की परिभाषा के अनुसार।
- स्रोत इकाई: O*NET 27.2 के कार्य → O*NET 31.0 का पेशा कोड
- सभी मूल्यांकित कार्य O*NET 31.0 की कार्य-सूची में हैं।
- स्रोत
- OpenAI "GPTs are GPTs" exposure rubric
- संस्करण
- gh-main-0471612
- लाइसेंस
- MIT License, Copyright (c) 2024 OpenAI
| Task (O*NET 30.2) | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Prepare reports in graphical or tabular form, summarizing field productivity or profitability.19-4012.01 | 0.00000.0 |
| Not observed on any surface — 21 task(s) — These tasks have no row in the source for this release. The 0 in the share row is a display-stage composition ratio; absence is what the — in the raw row states. | |
Program farm equipment, such as variable-rate planting equipment or pesticide sprayers, based on input from crop scouting and analysis of field condition variability. | —0 |
Compare crop yield maps with maps of soil test data, chemical application patterns, or other information to develop site-specific crop management plans. | —0 |
Install, calibrate, or maintain sensors, mechanical controls, GPS-based vehicle guidance systems, or computer settings. | —0 |
Collect information about soil or field attributes, yield data, or field boundaries, using field data recorders and basic geographic information systems (GIS). | —0 |
Identify spatial coordinates, using remote sensing and Global Positioning System (GPS) data. | —0 |
Divide agricultural fields into georeferenced zones, based on soil characteristics and production potentials. | —0 |
Identify areas in need of pesticide treatment by analyzing geospatial data to determine insect movement and damage patterns. | —0 |
Recommend best crop varieties or seeding rates for specific field areas, based on analysis of geospatial data. | —0 |
Create, layer, and analyze maps showing precision agricultural data, such as crop yields, soil characteristics, input applications, terrain, drainage patterns, or field management history. | —0 |
Contact equipment manufacturers for technical assistance, as needed. | —0 |
Analyze remote sensing imagery to identify relationships between soil quality, crop canopy densities, light reflectance, and weather history. | —0 |
Document and maintain records of precision agriculture information. | —0 |
Draw or read maps, such as soil, contour, or plat maps. | —0 |
Advise farmers on upgrading Global Positioning System (GPS) equipment to take advantage of newly installed advanced satellite technology. | —0 |
Apply precision agriculture information to specifically reduce the negative environmental impacts of farming practices. | —0 |
Participate in efforts to advance precision agriculture technology, such as developing advanced weed identification or automated spot spraying systems. | —0 |
Provide advice on the development or application of better boom-spray technology to limit the overapplication of chemicals and to reduce the migration of chemicals beyond the fields being treated. | —0 |
Use geospatial technology to develop soil sampling grids or identify sampling sites for testing characteristics such as nitrogen, phosphorus, or potassium content, pH, or micronutrients. | —0 |
Demonstrate the applications of geospatial technology, such as Global Positioning System (GPS), geographic information systems (GIS), automatic tractor guidance systems, variable rate chemical input applicators, surveying equipment, or computer mapping software. | —0 |
Analyze data from harvester monitors to develop yield maps. | —0 |
Analyze geospatial data to determine agricultural implications of factors such as soil quality, terrain, field productivity, fertilizers, or weather conditions. | —0 |
Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.
| Task (O*NET 27.2) | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Contact equipment manufacturers for technical assistance, as needed.O*NET Task ID 18290 | 1.0 |
Document and maintain records of precision agriculture information.O*NET Task ID 18295 | 1.0 |
Program farm equipment, such as variable-rate planting equipment or pesticide sprayers, based on input from crop scouting and analysis of field condition variability.O*NET Task ID 18278 | 0.5 |
Compare crop yield maps with maps of soil test data, chemical application patterns, or other information to develop site-specific crop management plans.O*NET Task ID 18279 | 0.5 |
Collect information about soil or field attributes, yield data, or field boundaries, using field data recorders and basic geographic information systems (GIS).O*NET Task ID 18281 | 0.5 |
Identify spatial coordinates, using remote sensing and Global Positioning System (GPS) data.O*NET Task ID 18282 | 0.5 |
Divide agricultural fields into georeferenced zones, based on soil characteristics and production potentials.O*NET Task ID 18284 | 0.5 |
Identify areas in need of pesticide treatment by analyzing geospatial data to determine insect movement and damage patterns.O*NET Task ID 18287 | 0.5 |
Recommend best crop varieties or seeding rates for specific field areas, based on analysis of geospatial data.O*NET Task ID 18288 | 0.5 |
Create, layer, and analyze maps showing precision agricultural data, such as crop yields, soil characteristics, input applications, terrain, drainage patterns, or field management history.O*NET Task ID 18289 | 0.5 |
Analyze remote sensing imagery to identify relationships between soil quality, crop canopy densities, light reflectance, and weather history.O*NET Task ID 18293 | 0.5 |
Draw or read maps, such as soil, contour, or plat maps.O*NET Task ID 18296 | 0.5 |
Advise farmers on upgrading Global Positioning System (GPS) equipment to take advantage of newly installed advanced satellite technology.O*NET Task ID 19800 | 0.5 |
Apply precision agriculture information to specifically reduce the negative environmental impacts of farming practices.O*NET Task ID 19801 | 0.5 |
Participate in efforts to advance precision agriculture technology, such as developing advanced weed identification or automated spot spraying systems.O*NET Task ID 19802 | 0.5 |
Provide advice on the development or application of better boom-spray technology to limit the overapplication of chemicals and to reduce the migration of chemicals beyond the fields being treated.O*NET Task ID 19803 | 0.5 |
Use geospatial technology to develop soil sampling grids or identify sampling sites for testing characteristics such as nitrogen, phosphorus, or potassium content, pH, or micronutrients.O*NET Task ID 20872 | 0.5 |
Analyze data from harvester monitors to develop yield maps.O*NET Task ID 20874 | 0.5 |
Analyze geospatial data to determine agricultural implications of factors such as soil quality, terrain, field productivity, fertilizers, or weather conditions.O*NET Task ID 20875 | 0.5 |
Prepare reports in graphical or tabular form, summarizing field productivity or profitability.O*NET Task ID 20876 | 0.5 |
β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.
Data sources & licenses — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page
O*NET 31.0 के सभी कार्य (22)
इस पेशे के O*NET 31.0 के सभी कार्य (अंग्रेज़ी, जैसे प्रकाशित; कार्य-प्रकार मुख्य या पूरक)। एक्सपोजर मान इस सूची में नहीं हैं; वे ऊपर की तालिका में, हर कार्य के उस पाठ के पास हैं जो प्रत्येक स्रोत द्वारा उपयोग किए गए O*NET संस्करण में है।
| कार्य (O*NET 31.0) | प्रकार |
|---|---|
| Program farm equipment, such as variable-rate planting equipment or pesticide sprayers, based on input from crop scouting and analysis of field condition variability. | मुख्य |
| Compare crop yield maps with maps of soil test data, chemical application patterns, or other information to develop site-specific crop management plans. | मुख्य |
| Install, calibrate, or maintain sensors, mechanical controls, GPS-based vehicle guidance systems, or computer settings. | मुख्य |
| Collect information about soil or field attributes, yield data, or field boundaries, using field data recorders and basic geographic information systems (GIS). | मुख्य |
| Identify spatial coordinates, using remote sensing and Global Positioning System (GPS) data. | मुख्य |
| Divide agricultural fields into georeferenced zones, based on soil characteristics and production potentials. | मुख्य |
| Identify areas in need of pesticide treatment by analyzing geospatial data to determine insect movement and damage patterns. | मुख्य |
| Recommend best crop varieties or seeding rates for specific field areas, based on analysis of geospatial data. | मुख्य |
| Create, layer, and analyze maps showing precision agricultural data, such as crop yields, soil characteristics, input applications, terrain, drainage patterns, or field management history. | मुख्य |
| Contact equipment manufacturers for technical assistance, as needed. | मुख्य |
| Analyze remote sensing imagery to identify relationships between soil quality, crop canopy densities, light reflectance, and weather history. | मुख्य |
| Document and maintain records of precision agriculture information. | मुख्य |
| Draw or read maps, such as soil, contour, or plat maps. | मुख्य |
| Advise farmers on upgrading Global Positioning System (GPS) equipment to take advantage of newly installed advanced satellite technology. | मुख्य |
| Apply precision agriculture information to specifically reduce the negative environmental impacts of farming practices. | मुख्य |
| Participate in efforts to advance precision agriculture technology, such as developing advanced weed identification or automated spot spraying systems. | मुख्य |
| Provide advice on the development or application of better boom-spray technology to limit the overapplication of chemicals and to reduce the migration of chemicals beyond the fields being treated. | मुख्य |
| Use geospatial technology to develop soil sampling grids or identify sampling sites for testing characteristics such as nitrogen, phosphorus, or potassium content, pH, or micronutrients. | मुख्य |
| Demonstrate the applications of geospatial technology, such as Global Positioning System (GPS), geographic information systems (GIS), automatic tractor guidance systems, variable rate chemical input applicators, surveying equipment, or computer mapping software. | मुख्य |
| Analyze data from harvester monitors to develop yield maps. | मुख्य |
| Analyze geospatial data to determine agricultural implications of factors such as soil quality, terrain, field productivity, fertilizers, or weather conditions. | मुख्य |
| Prepare reports in graphical or tabular form, summarizing field productivity or profitability. | मुख्य |
0.35/ 3· रोबोट एक्सपोजर सूचकांक
मापक्रम, आधार और स्रोत
हर शारीरिक कार्य को इस आधार पर 0–3 ग्रेड दिया गया है कि पहले से तैनात, बेचे गए या प्रदर्शित किए गए रोबोट उसे किस परिवेश में कर सकते हैं (0 कोई नहीं · 1 रोबोट के लिए बने परिवेश, जैसे बाड़ से घिरा मशीन सेल या बॉटलिंग लाइन · 2 संरचित सुविधाएँ, जैसे अस्पताल की फ़ार्मेसी या कंटेनर बंदरगाह · 3 असंरचित परिवेश, जैसे निजी घर या निर्माण स्थल), और इन ग्रेडों का औसत कार्य-समय में हिस्से के अनुसार निकाला गया है
इस पेशे के O*NET 29.3 कार्यों में से शारीरिक कार्य
ग्रेड और समय-हिस्से का अनुमान Anthropic ने Claude Opus 5 (वेब खोज) से लगाया है (2026 की स्थिति)।
रोबोट एक्सपोजर सूचकांक इस साइट के AI एक्सपोजर आँकड़ों से अलग माप है, इसलिए इसे उनमें जोड़ा या उनसे तुलना नहीं की जा सकती। यह वास्तविक अपनाने या लागत को नहीं मापता, और 0 में वे पेशे भी शामिल हैं जिनमें कोई शारीरिक कार्य नहीं है।
हर शारीरिक कार्य का ग्रेड
रोबोट परिवेश स्तर (E0–E3)
E0 कोई नहींविवरण
तैनात, बेचे या प्रदर्शित किए गए रोबोटों द्वारा, रोबोट के लिए बने परिवेश में भी, संभव नहीं आँका गया
E1 रोबोट के लिए बने परिवेशविवरण
मशीन के इर्द-गिर्द बने परिवेश में, जैसे बाड़ से घिरा मशीन सेल या बॉटलिंग लाइन, संभव आँका गया
E2 संरचित सुविधाएँविवरण
मनुष्यों की ऐसी कार्य-सुविधा में, जिसे कोई संस्था कार्य-मानक पर बनाए रखती है, जैसे अस्पताल की फ़ार्मेसी या कंटेनर बंदरगाह, संभव आँका गया
E3 असंरचित परिवेशविवरण
ऐसे परिवेश में, जिसे कोई संस्था कार्य-मानक पर बनाए नहीं रखती, जैसे निजी घर या निर्माण स्थल, संभव आँका गया
केवल शारीरिक के रूप में वर्गीकृत कार्य सूचीबद्ध हैं; अन्य कार्यों का स्रोत में कोई स्तर नहीं है।
| कार्य (O*NET 29.3) | रोबोट परिवेश स्तर |
|---|---|
| Install, calibrate, or maintain sensors, mechanical controls, GPS-based vehicle guidance systems, or computer settings. | E0 कोई नहीं |
| Collect information about soil or field attributes, yield data, or field boundaries, using field data recorders and basic geographic information systems (GIS). | E3 असंरचित परिवेश |
| Participate in efforts to advance precision agriculture technology, such as developing advanced weed identification or automated spot spraying systems. | E3 असंरचित परिवेश |
| Demonstrate the applications of geospatial technology, such as Global Positioning System (GPS), geographic information systems (GIS), automatic tractor guidance systems, variable rate chemical input applicators, surveying equipment, or computer mapping software. | E0 कोई नहीं |
व्यावसायिक जानकारी
रोज़गार परिदृश्य (BLS)
ये मान पूरे SOC 19-4012 समूह (Agricultural technicians) के हैं, केवल इस O*NET पेशे के नहीं।
- रोज़गार, 2025
- 20K
- अनुमानित रोज़गार, 2035
- 21K
- परिवर्तन (2025–35)
- +5.4%
- मध्य वार्षिक वेतन, 2025
- $49,630
- प्रवेश के लिए सामान्यतः आवश्यक शिक्षा
- Associate's degree
कोरियाई वर्गीकरण से संबंध (KSCO)
AI Changing Work द्वारा बनाए गए Korea Occupation Direct Crosswalk v1.1 के वर्तमान संस्करण के संबंध। संबंध-मान O*NET-SOC पेशे की ओर से पढ़े जाते हैं।
| KSCO कोड | KSCO नाम | संबंध | स्थिति |
|---|---|---|---|
| 21321 | 농업 시험원 | संबंधित, समकक्ष नहीं | पुष्ट |
संबंध और स्थिति की परिभाषाएँ(kr-direct v1.1)
आईएलओ व्यावसायिक विवरण
नीचे दिए गए ISCO-08 इकाई समूहों को AI Changing Work ने अमेरिकी श्रम सांख्यिकी ब्यूरो (BLS) द्वारा प्रकाशित क्रॉसवॉक (2018 SOC से 2010 SOC, 2010 SOC से ISCO-08) को बिना मामला-दर-मामला चयन के, जैसे प्रकाशित हैं वैसे ही लागू करके इस व्यवसाय से जोड़ा है; प्रत्येक जुड़ाव पूर्ण या आंशिक हो सकता है।
- ISCO-08 3142Agricultural Technicians
कृषि तकनीशियन
स्वयं अनूदित
स्वयं अनूदित — यह आधिकारिक ISCO शब्दावली नहीं है (ILO द्वारा समीक्षित नहीं)।
नीचे दी गई परिभाषा, कार्य और उदाहरण उस इकाई समूह के बारे में ILO का विवरण हैं, इस व्यवसाय के बारे में नहीं।
Agricultural technicians perform tests and experiments, and provide technical and scientific support to agricultural scientists, farmers and farm managers.
कार्य
- (a) preparing materials and equipment for experiments, tests and analyses;
- (b) collecting and preparing specimens such as soils, plant or animal cells, tissues or parts or animal organs for experiments, tests and analyses;
- (c) assisting with and performing experiments, tests and analyses applying methods and techniques such as microscopy, histochemistry, chromatography, electrophoresis and spectroscopy;
- (d) identifying pathogenic micro-organisms and insects, parasites, fungi and weeds harmful to crops and livestock, and assisting in devising methods of control;
- (e) analysing produce to set and maintain standards of quality;
- (f) conducting or supervising operational programmes such as fish hatchery, greenhouse and livestock production programmes;
- (g) analysing samples of seeds for quality, purity and germination rating;
- (h) collecting data and estimating quantities and costs of materials and labour required for projects;
- (i) organizing maintenance and repairs of research equipment.
उदाहरण व्यवसाय
Dairy Technician · Field Crop Technician · Herd Tester · Horticultural Technician · Poultry Technician
Sources: ILO ISCO-08 — details: Credits
ESCO व्यावसायिक शब्दावली
नीचे की प्रत्येक प्रविष्टि प्रकाशित ESCO-O*NET Crosswalk (संस्करण 1, 2022) में इस व्यवसाय से एक-एक करके मिलाई गई है। मिलान के प्रकार उसी क्रॉसवॉक के हैं; शब्दावली AI Changing Work की है।
- agricultural engineerESCO 2144.1.2आंशिक रूप से मेल, समान नहीं
Agricultural engineers intervene in a variety of matters within the agriculture field in combination with engineering concepts. They design and develop machinery and equipment for an efficient and sustainable exploitation of the land. They advise on the use of resources in agricultural sites comprising the usage of water and soil, harvesting methods, and waste management.
- agricultural scientistESCO 2132.1आंशिक रूप से मेल, समान नहीं
Agricultural scientists research and study soil, animals and plants with the objective of improving agricultural processes, the quality of agricultural products or the impact of agricultural processes on the environment. They plan and implement projects such as development projects on behalf of clients or institutions.
स्रोत: European Commission, DG EMPL — ESCO API 2026-08-08 (bridge v1.2.1)
लाइसेंस: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)
ESCO reuse terms and the modification notice are in Credits.
फ़्रांसीसी वर्गीकरण से संबंध (ROME)
इस पेशे और ROME 4.0 पेशा-प्रोफ़ाइलों के बीच संबंध, जिन्हें AI Changing Work ने AI मॉडलों की मदद से तय किया है। संबंध इस पेशे की ओर से पढ़े जाते हैं। ‘अस्थायी’ चिह्नित संबंधों को एक ही मॉडल परिवार (Claude) के दो निर्णायकों के निर्णयों के आधार पर ही, या उन निर्णयों पर संचालक के नियम लागू करके अपनाया गया है, इसलिए ये पुष्ट संबंधों की तुलना में कमज़ोर आधार पर टिके हैं।
| ROME कोड | ROME नाम (फ़्रांसीसी) | संबंध |
|---|---|---|
| A1301 | Technicien / Technicienne en agriculture | संबंधित, समकक्ष नहीं |
| A1304 | Conseiller / Conseillère technique agricole | संबंधित, समकक्ष नहीं |
| M1895 | Géomaticien / Géomaticienne | संबंधित, समकक्ष नहीं |
Source: France Travail — Répertoire Opérationnel des Métiers et des Emplois (ROME 4.0), version 61, last updated 15 June 2026 (https://www.data.gouv.fr/datasets/repertoire-operationnel-des-metiers-et-des-emplois-rome). Licence Ouverte 2.0.
ROME codes and titles are reproduced unchanged; the links to O*NET-SOC occupations are AI Changing Work's own judgment and are not a France Travail correspondence.
(AI Changing Work link release: fr-direct v1)
स्पेनी वर्गीकरण से संबंध (CNO-11)
इस पेशे और CNO-11 पेशों के बीच संबंध, जिन्हें AI Changing Work ने AI मॉडलों की मदद से तय किया है। संबंध इस पेशे की ओर से पढ़े जाते हैं।
| CNO-11 कोड | CNO-11 नाम (स्पेनी) | संबंध |
|---|---|---|
| 2424 | Ingenieros técnicos agrícolas | संबंधित, समकक्ष नहीं |
| 3142 | Técnicos agropecuarios | संबंधित, समकक्ष नहीं |
Source: Instituto Nacional de Estadística (INE), National Classification of Occupations 2011 (CNO-11, Royal Decree 1591/2010) — www.ine.es · Licensed CC BY 4.0. CNO-11 codes and Spanish titles are reproduced unchanged; the links to O*NET occupations are AI Changing Work's own judgment and are not an INE correspondence.
(AI Changing Work link release: es-direct v1)
जर्मन वर्गीकरण से संबंध (KldB)
इस पेशे और KldB पेशों के बीच संबंध, जिन्हें AI Changing Work ने AI मॉडलों की मदद से तय किया है। संबंध इस पेशे की ओर से पढ़े जाते हैं।
| KldB कोड | KldB नाम (जर्मन) | संबंध |
|---|---|---|
| 11113 | Berufe in der Landtechnik - komplexe Spezialistentätigkeiten | संबंधित, समकक्ष नहीं |
| 11183 | Berufe in der Landwirtschaft (sonstige spezifische Tätigkeitsangabe) - komplexe Spezialistentätigkeiten | संबंधित, समकक्ष नहींअस्थायी |
Source: © Statistik der Bundesagentur für Arbeit — Klassifikation der Berufe 2010 – überarbeitete Fassung 2020, https://statistik.arbeitsagentur.de. KldB codes and titles are reproduced unchanged; the links to O*NET occupations are AI Changing Work's own mapping (eigene Zuordnung) and are not a Bundesagentur für Arbeit correspondence.
(AI Changing Work link release: de-direct v1)
जापानी वर्गीकरण से संबंध (JSCO)
इस पेशे और JSCO पेशों के बीच संबंध, जिन्हें AI Changing Work ने AI मॉडलों की मदद से तय किया है। संबंध इस पेशे की ओर से पढ़े जाते हैं।
| JSCO कोड | JSCO नाम (जापानी) | संबंध |
|---|---|---|
| 061 | 農林水産技術者 | यह व्यवसाय अधिक संकीर्ण है |
Source: Ministry of Internal Affairs and Communications (MIC), Japan Standard Occupational Classification (Dec. 2009, MIC Notification No. 555). JSCO codes and Japanese titles are reproduced unchanged; the links to O*NET occupations are AI Changing Work's own judgment and are not a MIC correspondence.
(AI Changing Work link release: jp-direct v1)
इस पेज के डेटा स्रोत व लाइसेंस, और AI Changing Work की संशोधन व अनुवाद सूचनाएँ: Credits और Sources