岗位职责：

1.核心任务：负责交通行业垂直大模型（如基于Transformer架构）的设计、LLM微调、智能体（Agent）开发、模型评测与工程化落地，解决节假日预测、智能调度等实际业务问题。

2.知识中枢构建：负责构建和维护交通领域知识图谱。通过提取海量行业数据中的实体与关系，将专家经验结构化，并利用图神经网络等技术实现图谱的动态更新与推理。

3.技术融合创新：研究并应用图谱增强的检索生成（RAG）等前沿技术，将知识图谱与大模型深度结合，以提升模型在复杂决策、多跳问答等场景下的准确性与可解释性。

4.数据与算法工程：处理多模态交通数据，进行深度挖掘与特征构建，参与行业高质量数据集的开发与管理工作。

5. 研究与应用：跟踪行业前沿技术，推动算法创新，并将研究成果转化为可落地的解决方案。

任职要求：

1. 3-5年工作经验，计算机、人工智能、交通工程等相关专业硕士及以上学历。

2. 具备扎实的机器学习基础，精通PyTorch/TensorFlow框架，熟练掌握Python。

3. 熟悉知识图谱、图神经网络的相关理论和技术，有实际构建或应用经验者优先。

4. 有大语言模型（LLM）微调、应用开发或智能体（Agent）相关项目经验者优先。

5. 对智慧交通领域有浓厚兴趣，具备优秀的分析问题和解决问题能力，以及良好的团队合作精神。