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高德-世界模型算法工程师-视觉团队
高德-世界模型算法工程师-视觉团队
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
算法优化工程师
3D生成
Diffusion
Pytorch
世界模型
分布式训练
空间智能
自动驾驶
视频生成
AI 估算 · 40k–70k
顶尖算法岗位，技术门槛高，大厂核心团队，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
加入高德视觉技术中心，参与通用世界模型的核心算法研发，包括视频生成、3D场景合成和物理仿真
你将利用高德20年积累的时空数据和万卡算力集群，设计并优化大规模生成模型的训练与推理流程，并将模型能力落地于自动驾驶仿真和空间智能等业务
这是一个在顶尖研究团队中挑战前沿技术的机会
最低要求
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
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
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
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
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
工作职责
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
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
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
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
优先资格
顶会论文发表（CVPR/ICCV/NeurIPS/ICML/ICLR 等）
参与过知名世界模型/视频生成项目
有游戏引擎或物理仿真开发经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 参与世界级前沿技术研究，拥有海量数据和算力资源，团队实力雄厚
- 技术难度高，竞争激烈，工作强度可能较大
- 适合对AI前沿技术有强烈热情，具备扎实深度学习功底和分布式训练经验的算法工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从算法工程师成长为世界模型领域的专家，可向技术专家或技术管理方向发展
- 参与通用世界模型的核心算法研发，包括视频生成、3D场景合成和物理仿真等前沿方向
- 精通PyTorch，具备千卡以上分布式训练经验，熟悉主流生成模型架构如DiT、Flow Matching等
申请策略
- 关注高德地图在空间智能和生成式AI领域的业务布局，在面试中展现对物理世界建模的理解
- 突出世界模型、视频生成、3D生成等方向的实战项目经验
- 补充对Diffusion、Transformer等模型架构的深入理解，并熟悉大规模分布式训练框架
面试指南
- 结合具体项目经验，从问题定义、技术选型、实验设计、结果分析等方面进行回答
- 如何设计一个世界模型的数据飞轮？如何优化大规模生成模型的训练效率？如何评估一个世界模型的物理合理性？
- 复习视频生成、3D生成、强化学习等前沿技术，准备相关项目案例，了解高德地图的业务场景
职位点评
77
综合评分
顶尖平台、前沿技术、高成长性，但工作强度可能较大。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
该职位最适合追求技术前沿、渴望在顶尖平台挑战自我的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展95
工作生活45
使命价值85
薪资福利
80较高
阿里巴巴作为巨头企业，薪资福利具有竞争力，但具体薪资未披露。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
95较高
该职位处于世界模型前沿领域，技术挑战大，成长空间广阔，且公司提供顶尖研究平台。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈世界模型、视频生成、Diffusion、3D生成、PyTorch、分布式训练
业务类型profit_center
工作生活
45较低
工作地点在北京，未提及远程办公，可能面临高强度工作。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
该职位致力于让机器理解并预演物理世界，具有较高的科学价值和社会意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号让机器理解并预演物理世界
创新程度开拓性创新（行业首创）
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