算法研究员/工程师（世界模型）

世界模型主干架构设计与训练（潜空间预测 / 生成式预测 / 混合路线）；

动作条件预测方案设计：将动作向量、物理参数接入模型，实现可控未来预测；

长时域 rollout 的稳定性与精度优化；

与 Encoder / 生成研究员协同，推动端到端世界模型闭环

有世界模型或动力学建模研究经验，熟悉 JEPA / Dreamer / RSSM / Genie / predictive coding 等方法；

深度理解潜空间预测与生成式预测两条路线的优劣，能根据任务选择或融合；

有动作条件模型训练经验，理解动作表示、条件注入方式对预测质量的影响；

有长时域 rollout（多步预测）经验，能诊断误差累积、表征崩塌等问题；

熟 PyTorch，做过从问题定义到实验验证的完整研究闭环； 加分项

有 V-JEPA / Genie / UniSim / DIAMOND 等世界模型的复现或改进经验；

有 model-based RL 落地经验（Dreamer / IRIS / TD-MPC）

有顶会一作论文（NeurIPS / ICML / ICLR / CoRL / CVPR） 【研究方向】： 进行下一代物理世界基座模型领域学术研究和前沿方向探索，旨在构建理解物理规律的原生多模态统一基座模型，一个真正理解物理规律的模型：给定当前世界状态和动作，预测下一步会发生什么（理解世界的因果结构，非统计拟合） 【团队伙伴】： ACL最佳论文奖、Apple Scholar、北大最高荣誉、华为天才少年、NOI/ICPC金牌；揽获NeurIPS Oral/Spotlight等顶会荣誉，GitHub 开源项目获星 2 万+，模型下载量突破 500万次 【智源优势】： -非营利，无商业KPI，专注真正的研究 -团队扁平，自驱决策，技术判断直接影响研究方向 -充足GPU集群，算力不设限 -开源+学术优先，深耕技术突破