在北京图盟科技有限公司担任技术总监期间，我负责了智能出行引擎-全网模型（数据融合）项目，这是一个旨在通过数据融合技术提升交通管理效率的大数据平台。项目主要分为以下几个功能模块：

数据融合与处理：整合不同来源的交通数据，进行清洗、过滤和融合，为决策提供数据支持。

大数据分析：利用大数据处理技术，如Hadoop、Hive和Spark，对海量数据进行分析和聚合。

搜索引擎集成：通过Elasticsearch实现海量数据的高效搜索和分析。

微服务架构设计：采用Spring Cloud微服务架构，实现系统的高可用和高性能。

在这项工作中，我负责了以下任务，并使用了以下技术栈：

架构设计与优化：设计系统的微服务架构，确保系统的可扩展性和稳定性。
技术团队管理：领导技术团队，指导团队成员进行技术选型和编码实践。
数据平台建设：构建数据平台，实现数据的高效处理和存储。
通过这些努力，我们成功地构建了一个能够处理海量交通数据的平台，为交通管理中心提供了实时的决策支持。同时，我们也提升了数据处理的效率和准确性。

难点及解决方案：

在项目过程中，我们遇到了数据融合和处理的挑战，特别是如何处理和分析来自不同来源的海量数据。我们通过以下措施解决了这些难点：

数据标准化：建立统一的数据标准，确保不同来源的数据能够无缝融合。
分布式计算：利用分布式计算框架，如Spark，处理大规模数据集。
缓存与索引优化：通过缓存和索引技术，提高数据查询的速度和效率。