世界模型算法专家
岗位摘要
负责世界模型核心算法研发与技术落地，构建具备空间理解、时序预测、物理一致性、实时交互能力的生成式世界模型；参与世界模型全栈架构设计，包括潜在空间表征学习、时序动力学建模、视频扩散/Transformer架构、交互控制与状态记忆、神经渲染与仿真引擎融合
登录后保留你的岗位线索
邮箱登录后可继续查看完整职责、任职要求和原岗位入口，并使用收藏与浏览记录沉淀适合自己的机会。
岗位职责
- 负责世界模型核心算法研发与技术落地，构建具备空间理解、时序预测、物理一致性、实时交互能力的生成式世界模型
- 参与世界模型全栈架构设计，包括潜在空间表征学习、时序动力学建模、视频扩散/Transformer架构、交互控制与状态记忆、神经渲染与仿真引擎融合
- 负责模型训练与优化，突破训练数据构建、目标函数设计、长时序生成稳定性、交互延迟、物理因果约束、泛化能力等关键指标
- 跟踪国际前沿动态，结合业务场景制定迭代路线，将前沿算法转化为可落地的系统与产品能力
任职要求
- 计算机/自动化/电子/数学等相关专业背景，具备大模型、生成模型、时序建模、3D视觉或机器人学习相关研发经验
- 深入理解世界模型核心技术，至少精通以下方向之一：时序生成模型（Video Transformer/Diffusion/GPT类时序建模）、世界模型（Latent Dynamics、Model-Based RL、State Representation）、3D场景理解与神经渲染、物理引擎与可微仿真、长上下文与因果推理
- 拥有ICLR/NeurIPS/ICML/CVPR/ICRA等顶会论文、开源世界模型/视频模型项目或大规模生成模型训练落地经验者优先
- 熟练掌握PyTorch/TensorFlow/JAX等至少一种深度学习框架，具备大规模模型训练、性能优化及分布式训练经验
- 对Google Genie技术路线有深度理解或实现经验者优先，包括Latent Token世界模型、视频动作条件生成、可控交互世界、长时序模拟等
登录后查看完整岗位详情
使用邮箱验证码登录后，可查看完整职责、任职要求、原岗位入口，并继续使用收藏和浏览记录。列表摘要保持公开，完整详情用于保护数据质量和降低恶意抓取。