城市低碳建设是实现“碳达峰碳中和”的主要手段，是实现人类社会可持续发展的重要路径。国土空间规划研究院已连续2年发布“城市低碳建设水平指数”（下称“低碳指数”），在行业内外及社会层面具备一定影响力。为响应杭州市有关领导关于将“低碳指数”打造成为学校“学术金名片”的重要指示，积极践行学校“六年新跨越”的宏伟目标，浙大城市学院国土空间规划研究院拟面向校内专任教师，在大数据技术与城市低碳评价领域寻求合作成员，具体要求如下：
1.擅长使用网络爬虫等方法进行数据挖掘和数据清洗。应聘者需具备强大的网络爬虫技能，能够高效地从互联网上定向获取与城市低碳建设相关的数据，同时针对不同数据类型掌握数据清洗技术，确保数据质量和有效性。特别是在城市低碳建设领域，能够有效识别、提取并清洗出对低碳政策分析、能源消耗和碳排放等方面有价值的数据；
2.熟练使用神经网络等机器学习算法并开展文本分析。应聘者应对机器学习和深度学习有深入理解，能够熟练运用这些技术进行文本数据的分析和处理，并具备良好的数理统计分析能力。在城市低碳建设领域，应能利用这些技术分析低碳政策的效果、预测能源消耗趋势和碳排放量，以及开发出有助于低碳城市规划和建设的智能解决方案；
3.精通数据结果大屏展示与仿真结果可视化能力。应聘者需具备将复杂数据通过可视化方式呈现的能力，能够设计和实现与城市低碳建设相关数据的大屏展示，并按照情景模拟开展结果仿真与可视化，从而直观展示分析结果并辅助决策制定。特别是在展示低碳技术效果、能源利用效率、碳排放减少情况等方面，能够创新性地使用数据可视化技术，为城市低碳建设提供强有力的数据支撑和决策辅助；
4.具备大语言模型开发经验。应聘者应具有在大语言模型，如GPT或BERT等模型的开发和应用方面的实践经验，能利用这些大语言模型对全国不同城市的低碳建设水平进行深入的分析和展示，包括但不限于分析城市的低碳政策执行效率、能源消耗和碳排放数据、以及低碳技术的应用情况等。此外，应聘者能够基于模型分析结果，提出针对性的改进建议，帮助城市优化低碳建设策略，推动城市可持续发展。
国土空间规划研究院诚挚地邀请校内符合上述要求并具备合作意向的老师来访洽谈，我们期待通过多学科交叉与多技术融合的方式，打造“数字+城市+应用”的学术研究新范式，助力学校科研水平迈向上新的台阶。有意向的教师请将个人简历和过往项目案例发送至国土空间规划研究院（茆老师，联系方式见下），报名截止时间为2024年3月8日17点30分。我们将尽快组织面试，并提供富有竞争力的报酬。
感谢大家的关注和支持！
国土空间规划研究院
联系人：茆老师
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2024年3月1日