任职要求： 1、教育背景：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、统计学等理工科相关专业博士； 2、知识技能： -具备扎实的机器学习、深度学习与大模型理论基础，熟悉Transformer架构、预训练、微调、提示工程、RAG检索增强等核心技术；具备大模型微调、训练、量化等理论知识和工程实践能力； -熟练使用Python，熟练掌握PyTorch/TensorFlow至少一种主流深度学习框架，掌握Hugging Face等主流大模型开发框架，能独立搭建训练脚本；熟悉Linux开发环境与代码工程规范，熟悉多线程编程，熟悉TCP/IP协议； -具备大模型数据处理、模型微调、评测优化、量化推理、显存优化等实操经验，了解分布式训练、向量数据库、模型轻量化部署流程，能够独立完成大模型实验与迭代调优； -了解交通多源异构数据（视频、雷达点云、车辆轨迹、交通执法调度数据等）特性及处理方法，有相关行业项目、科研经验者优先； 3、工作经验：拥有大模型科研、横向课题、大厂算法实习、开源项目任意一类完整项目经历；有大模型微调、RAG知识库搭建、多模态模型开发、智能Agent开发、交通AI算法项目或相关科研、实习经历者优先；有顶会/期刊论文、竞赛获奖、专利或开源项目经验优先/加分； 4、能力素质：逻辑清晰、思维敏捷，学习能力强，对工作有较高的热情和驱动力；具备良好的代码模型实现、问题排查、技术文档撰写和团队协作能力，能够跨团队沟通交流；有较强的自驱力和抗压能力，愿意深耕交通垂域大模型技术研发与落地。

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