【上海世界模型算法工程师（机器人）招聘】-猎头顾问上海招聘信息-猎聘

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职位介绍: 岗位职责 1. 研发面向机器人决策与控制的世界模型（World Model），实现环境状态预测、未来轨迹生成、多模态交互模拟等核心能力，支撑强化学习、运动规划与具身智能算法的训练与部署。 2. 设计并实现基于视频生成、扩散模型或Transformer架构的世界模型，能够根据当前观测（图像、点云、力觉、关节状态）与动作序列，预测下一时刻的物理状态与视觉演变。 3. 构建世界模型的训练流水线，结合真实机器人数据与仿真数据，处理高维观测与长时序依赖问题，提升模型的泛化性与物理一致性。 4. 将世界模型嵌入到机器人的在线决策框架中，用于想象推演、风险预判、多步规划及策略提升，并与强化学习策略形成闭环。 5. 与感知、操作、运控及仿真团队深度协作，推动世界模型在仿真环境与真实机器人场景的验证与落地，解决Sim2Real中的物理偏差问题。 6. 追踪世界模型、视频生成、Transformer预测、Dreamer系列等前沿技术，持续优化模型架构与训练效率。任职要求 1. 硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、机器人学等相关专业，3年以上深度学习或生成模型研发经验。 2. 深入理解生成式模型（扩散模型、VAE、GAN）、自回归模型或Transformer架构，有大规模模型训练与调优的实际经验。 3. 熟悉强化学习基本范式，了解基于模型的强化学习（如Dreamer系列）或规划算法（如MPC与学习模型的结合）。 4. 具备较强的工程实现能力，熟练掌握Python及PyTorch/TensorFlow，熟悉分布式训练框架。 5. 对机器人的感知与控制有基本了解，有兴趣将世界模型应用于真实物理交互场景。 6. 具备良好的英文文献阅读能力，能快速跟进学术界与工业界的前沿成果。加分项 1. 在计算机视觉、生成模型或机器人学习相关顶会（CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR、CoRL、RSS、ICRA、IROS）发表过世界模型、视频预测或基于模型的强化学习方向论文。 2. 有机器人仿真环境（Isaac Sim、MuJoCo、Habitat）的深度使用经验，或参与过真实机器人数据采集与模型部署项目。 3. 熟悉物理模拟引擎（如MuJoCo、PyBullet）的底层机制，对物理约束与动力学建模有一定理解。 4. 具备自监督学习、因果推断或元学习相关项目经验。 5. 有开源世界模型项目（如Dreamer、VideoGPT、MCVD）的贡献与实践经验。

其他信息: 语言要求：普通话; 行业要求：智能硬件/消费电子,人工智能

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