工作職責(zé):
1、核心算法研發(fā)與優(yōu)化: 深度參與交通大模型(LLM、多模態(tài)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的架構(gòu)設(shè)計、微調(diào)與推理優(yōu)化,負責(zé)計算機視覺、多模態(tài)交通智能體仿真及低空/車路云/交能融合等場景的智能優(yōu)化引擎算法研發(fā)與工程化落地。
2、數(shù)據(jù)體系與知識構(gòu)建: 基于海量交通數(shù)據(jù)進行深度挖掘、特征提取與知識體系構(gòu)建,完成數(shù)據(jù)采集、清洗與標注,為模型訓(xùn)練與優(yōu)化提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐。
3、產(chǎn)品與需求轉(zhuǎn)化: 協(xié)助完成智慧交通、數(shù)字孿生及AI產(chǎn)品的需求調(diào)研、規(guī)劃與PRD撰寫,推動技術(shù)能力與實際應(yīng)用場景(如節(jié)假日預(yù)測、空地一體調(diào)度、交能融合等)結(jié)合,實現(xiàn)從算法到產(chǎn)品的高效轉(zhuǎn)化。
4、全鏈路協(xié)同與迭代: 與算法、開發(fā)、數(shù)據(jù)平臺及運營團隊緊密協(xié)作,跟蹤模型推理延遲、系統(tǒng)吞吐等性能指標,組織用戶驗證與反饋分析,推動產(chǎn)品持續(xù)優(yōu)化與技術(shù)迭代。
5、技術(shù)前瞻與行業(yè)賦能: 持續(xù)跟蹤學(xué)術(shù)與行業(yè)前沿,參與人工智能和信息化業(yè)務(wù)方案編制、客戶技術(shù)交流及項目跟蹤,提升產(chǎn)品應(yīng)用價值與公司技術(shù)影響力。
任職要求:
1、學(xué)歷與專業(yè): 碩士及以上學(xué)歷,人工智能、計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)、電子信息、自動化、智能交通、地理信息等相關(guān)專業(yè)背景。
2、技術(shù)能力:
①扎實掌握機器學(xué)習(xí)(如Transformer、CNN/RNN、決策樹等)、深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ),熟悉PyTorch、TensorFlow等主流框架;
②熟練掌握Python/C++等編程語言,具備良好的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ),能夠獨立完成模型搭建、訓(xùn)練及優(yōu)化;
③熟悉時空數(shù)據(jù)處理、GIS渲染、多模態(tài)融合、計算機視覺(CV)等一項或多項技術(shù)者優(yōu)先。
3、業(yè)務(wù)與產(chǎn)品能力: 具備需求分析、產(chǎn)品規(guī)劃(PRD及原型設(shè)計)和項目推動經(jīng)驗,能夠理解和銜接技術(shù)實現(xiàn)與業(yè)務(wù)應(yīng)用,具備良好的數(shù)據(jù)分析與性能優(yōu)化意識。
4、綜合素養(yǎng): 邏輯清晰,溝通協(xié)作能力強,具備快速學(xué)習(xí)、自主驅(qū)動和解決問題的能力,對人工智能、數(shù)字孿生、交通大模型等技術(shù)應(yīng)用充滿熱情。