岗位职责
1、负责交通大数据的分析、建模与优化，包括交通流量预测、路径规划、信号控制优化等算法设计，结合机器学习、深度学习技术提升模型精度。
2、开发基于多源数据（如GPS、视频监控、传感器）的交通态势感知算法，实现实时交通运行监测与异常检测。
3、参与城市交通调度算法（如公交排班、共享出行优化）的研发与仿真验证，推动算法在实际场景中的落地应用。
4、构建交通大数据处理框架，优化分布式计算（如Hadoop、Spark）与存储方案，提升数据处理效率。
5、设计并实现交通数据可视化与智能决策支持系统，为交通管理部门提供数据驱动的解决方案。
6、与交通工程、城市规划团队合作，结合交通理论与实际需求，推动学科交叉创新（如车路协同、自动驾驶场景下的算法优化）。
7、申报科研项目，主导关键技术攻关，撰写技术文档及专利，发表高水平学术论文。
8、将仿真算法转化为实际产品代码，指导工程团队完成算法移植与性能优化。
9、为交通管理、应急指挥等场景提供技术支持，分析现场问题并提出算法改进方案。
任职要求
1、博士学历，交通工程、计算机科学、应用数学、电子工程或相关专业，研究方向需与交通大数据、智能交通系统（ITS）或机器学习密切相关。
2、精通经典及现代控制理论、运筹学、统计学，熟悉强化学习、图神经网络等前沿技术，具备交通领域数学建模经验（如交通流模型、排队论）。
3、熟练使用Python/C++/Java等语言，掌握TensorFlow/PyTorch等深度学习框架，熟悉并行计算与算法优化。
4、熟悉Hadoop、Spark、Flink等大数据处理工具，具备交通仿真软件（如Vissim、Transcad）开发经验者优先