科研算法工程师（世界模型方向）

1. 01

   主导世界模型相关研究课题，负责研究方向判断、问题定义、技术路线设计及阶段性目标拆解。

2. 02

   负责以下一个或多个方向的核心算法研究：

3. 01

   空间世界模型与环境建模；

4. 02

   基于图像或视频构建可生成、可编辑、可交互的环境表示；

5. 03

   视频生成、视频预测及动态世界建模；

6. 04

   世界模型中的空间一致性、时序一致性、物理一致性及长期状态建模。

7. 03

   主导模型架构设计、训练方案制定、数据策略规划、实验设计及评测体系建设，解决研究过程中的关键技术问题。

8. 04

   推动研究成果转化为高水平论文、技术原型及产品能力。

9. 05

   指导实习生或初级研究人员开展相关研究工作，并促进科研、工程与产品团队之间的协同合作

1. 01

   计算机科学、人工智能、计算机视觉、计算机图形学或相关专业博士学位。

2. 02

   具备世界模型相关科研经验，并满足以下条件之一：

3. 01

   作为核心作者发表过世界模型相关论文；

4. 02

   主导或核心参与过世界模型的模型设计、训练及实验验证；

5. 03

   主导过具有明确研究成果的世界模型项目或开源项目。

6. 03

   具备独立主导科研课题的能力，包括：

7. 01

   能够识别具有研究价值的关键问题；

8. 02

   能够提出清晰的技术假设与研究方案；

9. 03

   能够独立推进实验、分析结果并持续优化技术路线；

10. 04

    能够对最终科研成果负责。

11. 04

    在以下至少一个方向具备深入研究经验：

12. 01

    空间世界模型 熟悉三维环境表示、场景建模或相关技术，并能够将其应用于空间生成、环境理解、动态场景建模或可交互世界构建。

13. 02

    视频生成世界模型 熟悉视频扩散模型、Diffusion Transformer、Flow Matching或自回归视频模型，并在视频预测、动作条件生成、长期时序建模、物理一致性或交互式生成方面具备深入研究经验。

14. 05

    熟练掌握Python及PyTorch，能够独立完成模型开发、训练、调试及实验分析。

15. 06

    在CVPR、ICCV、ECCV、SIGGRAPH、SIGGRAPH Asia、NeurIPS、ICML、ICLR、TPAMI或TOG等顶级会议或期刊发表过相关论文者优先考虑。

【软性素质】

1. 01

   具备较强的科研判断能力与课题牵引能力，能够带领小团队攻克复杂研究问题。

2. 02

   具备高度自驱力与结果导向意识，既关注研究创新，也重视技术能力的稳定性与可复用性。

3. 03

   对世界模型、空间智能及生成式环境建模具有长期研究兴趣