具身智能算法工程师/研究员（世界模型）

Responsibilities

我们相信，让机器真正在物理世界里泛化的钥匙，不是记住一个个任务，而是让模型学会"世界如何运转"——这就是世界模型（World Model）。 我们要构建的，是一个能理解当下、预见未来、并据此行动的模型：它不再是面向单一任务的策略，而是一个吸收了海量物理动力学知识、能"想象"未来、能跨场景泛化的具身基础模型。我们的目标是超越现有操作模型的泛化边界，做出可泛化、可落地、可 scaling 的世界模型，并在真实机器人闭环上验证它的价值。 团队精悍、扁平，成员分布于深圳、上海与美国硅谷，聚集了一批世界一流的研究者与工程师。在这里，你将： 站在具身智能最前沿，啃"通用泛化"这个最硬、也最值得啃的问题； 打通 数据 → 预训练 → 仿真 → 部署 → 真机 的全栈链路，亲眼看着自己的模型在真实机器人上跑起来； 与来自顶级高校与工业界的同伴并肩，快速试错、快速迭代。 【我们在做什么】 围绕世界模型，我们打通从数据到真机的全栈：训练 World Action Model（WAM）统一"理解世界—预测演化—生成动作"、突破泛化边界；训练 World Simulation Model（WSM）做长时序、物理一致的生成式仿真，用于策略评估与合成数据；从互联网规模的视频中蒸馏世界知识；并以大规模分布式训练、推理优化与端侧部署的基建，让 scaling 真正跑得起来、落得下去；同时在世界模型的 loop 里探索强化学习，让策略在"想象"中自我提升。

Requirements

1、计算机、人工智能、电子工程、自动化等相关专业应届毕业生，硕士及以上学历，对世界模型、具身智能、大模型交叉方向有强烈热情； 2、扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉 Transformer / Diffusion / VLM 等主流模型； 3、在以下任一方向有研究、项目、实习或课程经验：多模态大模型、AIGC / 视频生成、强化学习、Robotics / 具身智能、3D Vision、大规模训练与推理系统； 4、熟练使用 PyTorch，掌握 Python（会 C++ 更佳），工程实现与调试能力强，能把想法快速跑成实验； 5、思维开放、谦逊、自驱，好奇心强、学得快，乐于啃硬问题并与团队高效协作。 【加分项】 1、以主要作者身份在 CVPR / ICCV / ECCV / CoRL / ICRA / NeurIPS / ICLR / ICML / SIGGRAPH 等顶会顶刊发表论文； 2、有多模态 / 大模型 / 世界模型 / 视频生成 / 机器人 相关的深度项目或开源贡献； 3、大规模分布式训练、CUDA / 算子优化、推理部署等系统方向经验（面向基建岗）； 4、ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle、TopCoder 等竞赛获奖；扎实的数学功底； 5、熟悉世界模型 / 视频生成 / VLA 开源生态（如 Wan、Cosmos、OpenVLA 等），有实践或二次开发经验； 6、能用英文撰写文档、论文或进行技术交流。

Who this role is for

硕士及以上

Work schedule

毕业时间为2026年9月-2027年8月

Company overview