具体职能为以下任务中的一个或者多个： 一、​​模型微调与优化​​ a.协助大模型开发工程师进行交通设计大模型的微调与优化，包括参数调整、LoRA技术应用、分布式训练等，提升模型在规范审查、报告生成、图像识别等任务中的准确性和泛化能力。 b.探索多模态数据（如文本、图像、交通传感器数据）的融合技术，优化模型在复杂交通场景下的表现。 ​​二、数据清洗与预处理​​ a.负责各类数据的清洗与标准化，包括缺失值填充、异常值处理、数据去重及格式统一，构建高质量训练数据集。 b.利用SQL、Python等工具实现自动化数据清洗流程，并结合Hadoop/Spark处理大规模分布式数据。 三、​​模型测试与效果评估​​ a.参与大模型在交通预测、信号配时优化等场景的测试，设计评测基准并输出分析报告，验证模型关键指标（如预测精度、响应效率）的达标情况。 b.跟踪竞品模型技术动态，协助撰写技术对比报告，提出改进建议。 ​​四、跨领域技术应用​​ a.探索大模型在交通勘察和企业管理中的创新应用，推动技术落地。 b.参与开发智能交通数字孪生平台或企业决策支持系统，结合BIM/GIS技术实现数据可视化与交互。 五、​​技术文档与协作​​ a.编写模型开发、数据清洗等技术文档，协助专利申请及项目申报材料整理。 b.与算法、产品团队协作，参与需求分析和技术方案设计，推动项目高效执行。 工作要求： 1、本科及以上学历，交通、土木、结构、计算机、数据分析、人工智能等基建与计算机专业优先; 2、具备有良好的沟通和协调能力； 3、能熟练操作OFFICE办公软件，数据处理岗位经验优先考虑； 4、具有CAD、GIS相关知识优先。