职位描述 工作职责： 1、参与交通垂域大模型的算法研发与迭代优化，基于开源大模型底座，结合车路云一体化、交通管理、智能调度等业务场景，协助完成模型微调、Prompt 工程、RAG 检索增强、智能 Agent 开发等工作，提升模型在交通场景下的适配性与落地效果。 2、参与交通多源异构数据的处理工作，协助开展数据清洗、筛选、标注及数据集搭建，支撑模型训练与迭代优化。 3、参与交通大模型工程化落地相关工作，协助开展模型推理优化、显存适配、量化压缩等技术调优，保障模型高效、稳定部署应用。 4、结合智慧交通业务需求，参与算法评测、效果分析与技术迭代，协助输出模型评测报告、技术方案、研发文档等材料。 5、跟进大模型、多模态 AI 前沿技术，结合交通行业业务痛点参与技术探索，协同产品、工程、业务团队对接需求，推进交通大模型相关技术成果落地。 6、完成领导交办的其他工作。 任职要求： 1、教育背景：原则上硕士及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、电子信息、自动化、交通运输、大数据、应用数学等相关专业，2026、2027届应届毕业生优先； 知识技能：具备深度学习与大模型理论基础，熟悉Transformer 架构、微调、提示工程、RAG 检索增强等核心技术；熟悉 Python 编程语言和PyTorch、Hugging Face 等主流大模型开发框架以及 Linux 开发环境与基本代码工程规范。 2、工程能力：有大模型数据处理、模型微调、评测优化等相关实操经验者优先；对模型轻量化部署、推理加速、显存优化有相关实践经验者加分；能够独立完成大模型实验与调优工作，有较强的动手能力。 3、研究经历：有大模型微调、RAG 知识库搭建、多模态模型开发、智能 Agent 开发等相关项目或学习经历者优先；有竞赛获奖、专利、论文或开源项目经验者加分。 4、能力素质：逻辑清晰，学习能力强，对 AI 技术有浓厚兴趣；具备良好的代码实现能力、问题排查能力和技术文档撰写能力；有较强的自驱力和团队协作意识，愿意深耕交通垂域大模型方向。

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