世界模型算法工程师

该职位来源于猎聘 岗位职责: 1.负责面向自动驾驶的世界模型研发，构建高保真、可生成、可预测的仿真环境。 2.基于多源数据(点云/图像/轨迹)，设计统一的环境表征(latent world)，实现道路、车辆、障碍物等要素的时空建模与演化预测。 3.开发基于Diffusion/AE等生成模型的场景生成与长尾工况合成能力，提升仿真覆盖度与数据闭环效率。 4.结合NeRF或3D Gaussian Splatting等技术实现三维可微场景重建与渲染。 5.构建基于世界模型的预测与决策接口，支持强化学习(PPO/SAC/DDPG)策略训练与评估。 6.融合物理先验(车辆动力学)提升模型真实性与稳定性。 7.参与仿真平台搭建与工程化落地，优化模型训练与推理性能，支撑复杂工况下的自动驾驶算法开发与验证。 任职要求: 1.硕士及以上学历，计算机、人工智能、机器人、自动化等相关专业，具备扎实的概率统计与机器学习基础，理解状态空间模型与不确定性建模方法。 2.熟练使用PyTorch等深度学习框架，具备生成模型(Diffusion/VAE/GAN)、时序建模(Transformer/SSM)或强化学习(PPO/SAC/DDPG)工程落地经验之一。 3.具备世界模型或Model-Based RL相关经验，理解latent动态建模与预测机制。 4.具备3D建模经验者优先(NeRF/3D Gaussian Splatting/点云处理)。 5.具备自动驾驶或机器人背景优先，理解车辆动力学或仿真系统(如CARLA/自研平台)。 6.具备良好的工程能力(Python/C++)，能独立完成模型设计、训练与优化。 7.具备科研阅读与问题拆解能力，能跟踪世界模型前沿论文与技术，对场景生成、数据闭环与智能仿真有强烈兴趣。