高德-世界模型算法工程师-视觉团队

这个世界的运行机制是否是可计算的？世界的复杂性是否唯有用 AI 的复杂性来应对？人类是否可以造出一台机器，让未来就像过去一样历历在目？ 这些问题正在从思辨走向科学。当视频生成模型开始隐式学会重力与碰撞，当 3D 场景合成可以补全从未被观测的视角，当 action-conditioned generation 让智能体在虚拟世界中试错而非在真实世界中付出代价——通用世界模型的轮廓已经浮现。它不只是下一代生成式 AI，而是对物理现实的可计算镜像：给定任意初始状态与动作序列，推演出符合物理规律的未来。 阿里巴巴旗下高德地图·视觉技术中心已经在这条路上深耕多年。我们拥有高德积累 20 年的海量真实时空数据，无限制的算力集群，以及一支在空间智能与生成式 AI 领域持续产出世界级成果的顶尖研究团队。 现在，我们需要你的加入——与我们一起，把「让机器理解并预演物理世界」从可能变为现实。 【岗位职责】 1. 参与通用世界模型核心算法研发，包括但不限于视频生成、3D 场景合成、物理仿真等方向； 2. 设计并优化大规模生成模型的训练与推理流程，在万卡集群上实现高效训练； 3. 构建数据飞轮——从海量真实时空数据中提取高质量训练信号，持续提升模型对物理世界的理解能力； 4. 将世界模型能力落地于自动驾驶仿真、导航场景预测、空间智能等实际业务场景。 【任职要求】 1. 计算机科学、人工智能、数学/物理等相关专业硕士及以上学历； 2. 扎实的深度学习能力，精通 PyTorch，具备千卡以上分布式训练实战经验； 3. 在以下至少一个方向有深入实践：视频生成（Diffusion/Autoregressive）、3D/4D 生成与重建（3DGS/LRM/3D Diffusion）、多模态大模型、强化学习、世界模型； 4. 熟悉主流生成模型架构（DiT、AR-DiT、Flow Matching、Diffusion Forcing 等），有从零搭建或深度改造经验者优先； 5. 良好的系统品味，能在算法创新与系统效率之间找到最优平衡。 【加分项】 1. 顶会论文发表（CVPR/ICCV/NeurIPS/ICML/ICLR 等）； 2. 参与过知名世界模型/视频生成项目； 3. 有游戏引擎或物理仿真开发经验。