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世界模型算法实习生

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地点：北京薪资：320-350元/天日期：2026-03-03

岗位摘要

处理并构建世界模型训练数据：视频/轨迹切片、对齐、清洗、统计与可视化（支持action-conditioned格式）；参与训练/调试世界模型核心模块：视频tokenizer/latent表征、latent dynamics（预测/生成/rollout）

岗位职责

处理并构建世界模型训练数据：视频/轨迹切片、对齐、清洗、统计与可视化（支持action-conditioned格式）
参与训练/调试世界模型核心模块：视频tokenizer/latent表征、latent dynamics（预测/生成/rollout）
搭建评测体系：短期预测、长期rollout漂移、一致性/可控性指标，并进行误例分析
将世界模型与下游任务对接：为planning/policy提供rollout、state/memory或不确定性信号
维护可复现实验与工具链：训练脚本、配置、日志、自动化回归与加速优化

任职要求

熟悉PyTorch，能独立跑训练、复现baseline、定位不收敛/模式崩坏/性能瓶颈
Python工程能力强：数据管线、可视化、实验管理（Git/配置/日志）靠谱
了解序列/生成式建模任一方向：diffusion/DiT、autoregressive、VAE/VQ、masked modeling等
能快速读paper并落地成可验证实验（ablation + 结论清晰）
做过视频生成/视频tokenizer/latent diffusion或相关开源复现（如Open-Sora风格pipeline）优先
做过world model + planning/control（如imagined rollouts/MPC/trajectory sampling）优先
熟悉仿真/机器人数据（IsaacSim/MuJoCo/ROS/真实机械臂数据采集与回放）优先
有分布式训练/推理优化经验（FSDP/DeepSpeed/ONNX/TensorRT等）优先

加分项

做过视频生成/视频 tokenizer/latent diffusion 或相关开源复现（如 Open
Sora 风格 pipeline）
做过 world model + planning/control（如 imagined rollouts/MPC/trajectory sampling）
熟悉仿真/机器人数据（IsaacSim/MuJoCo/ROS/真实机械臂数据采集与回放）
有分布式训练/推理优化经验（FSDP/DeepSpeed/ONNX/TensorRT 等）
董女士刚刚活跃

福利待遇

日薪320-350元

工作地址

北京海淀区科建大厦面壁智能