交通工程本科毕业，10余年智慧交通/交通大数据从业经验，提点自己的看法供参考。
在我看来对大多数人来说，专业只是个就业的敲门砖。就业打工最主要的目的也就是奔着混口饭去的，饭能吃多大口那还是的看从业的行业企业自己搞出来的东西谁买单，愿意花多少钱买单。
大面上分一下面向的用户：
1.政府（toG）
因为交通运输、交通管理的公共属性，交通治理是政府的一项重要工作，搞不好比较容易引起舆论热点甚至发展出社会问题。在这方面肯定会有财政投入。
粗略分一下可能的财政投钱的项目大体上有修路造桥造火车站造机场修地铁之类的土建项目、搞车路协同之类的集成项目、搞信息平台之类的软件项目、做交通规划分析配时优化之类的咨询服务。
在这么个大前提下，做的东西得有用才好立项。
有用大概有这么几类：
（1）能带动产业带动税收
比较典型的就是智能网联汽车。
短期立项上马有一定可能，投资方式可能加杠杆或者垫资，但后续的运营维护怕是会成为无底洞。
（2）样板工程
比如全国首个AI执勤交警、全国首个交通政务AI材料狗，长脸，它就有用。
（3）提质增效
如果所在城市的领导确实是聚焦在业务上想真抓实干做交通治理，那这块长远来看还是有挺大的空间，如果不幸在一个纯粹根据领导批示通过上报材料书写成绩的城市，那这块想立项在表述上可能要往（1）和（2）去靠拢。
总之一般来讲toG是最麻烦的，流程长、要求多，政策风向一变当前热点类的项目可能立马就凉。
最突出的例子就是公交优先，看看当初公交优先喊得多响，再看看现在的购车刺激政策力度有多大。
2.企业（toB）
面向公交、地铁、物流、航空等等运营企业提供服务或者在企业里就职。
交通服务也是基本民生，行业消亡肯定是不至于，但大趋势上在从增量往存量发展，建设属性逐渐减弱，运营属性逐渐增强。尤其城市交通的公交地铁，能够提供的岗位应该不会再有大规模增长，在待遇上大概够个温饱，想大幅提升难度很大，尤其是财政依赖越强的企业受到的制约就越厉害。
3.公众（toC）
提供出行服务的互联网运营商。
人家的玩法跟交通工程本身关系确实不太大了，玩法主要是包装概念融资、烧钱炫技术、找风口绑用户。
你说我会做交叉口信号配时我会做道路交通渠化组织我会用四阶段法做交通预测做交通规划方案。
人家只会问你“能给我的解决方案赋能吗？”
但毕竟有点专业背景，做做项目、产品类的岗位还是有可能的。
总体上讲，找个混饭吃的岗位应该还是能找得到，但指望光凭这么个专业就能怎么样那就真有点超纲了。
单纯从出路上来讲，传统的规划师、设计师，信息化领域的算法工程师、产品经理、项目经理这类工作岗位总是有的。
像比较传统的交通工程师，画图、做方案、写报告。
交通算法工程师，做交通领域的算法研究。计算机专业的肯定也能做，但很多时候要从业务出发去分析问题定义问题的时候具备交通工程方面的知识会更有利。解决业务问题靠交通专业知识引领，解决性能问题计算机绝对是大腿。
另外在信息化、智能化方面，产品/项目类的岗位数量比较多。写文档做方案，画原型设计应用功能，对接开发落地，把控项目进度，对内做PPT应付领导发绩效，对外吹PPT忽悠甲方签合同。
交通行业最近的一个热点是各种交通大模型。
比如北航发布的AI智能交通分析师TrafficGPT，形式上类似ChatGPT，通过人机交互完成交通优化、交通评估、交通预测、智能决策等任务。
比如通过prompt指令让它画个OD热力图，出个路网交叉口评估报告。
具体到工作层面，一个是可以用大模型提高规划设计的效率，另外一方面如果要往数据科学家转型，可能可以着手做一些模型训练、优化方面的工作。
不掺和大模型，光从传统交通规划业务上来说，就是海量数据为方案设计提供了更多的决策支撑。
结合业务理解的大数据分析开始发挥作用。
交通工程专业出身，在业务中做做数据分析，整个过程中能把数据清洗、建模分析、可视化一条龙做下来，也就具备转智能交通领域的数据分析师或者产品经理的基本条件了。
另外要玩高端点就是前边提到的交通大模型，能把模型用明白了，把模型训练、调优整明白了，AI训练师、算法工程师、Prompt工程师之类，也都能投个简历试一试，而且不一定局限在交通领域。
智能网联汽车也是现在大力推动的一个方向，在研发、运营环节多多少少会有一些工作机会。
总之，发展前景也得结合自身特点综合考虑。