世界模型见习研究员

岗位职责 1. 算法研究：协助团队开展世界模型、多模态大模型的基础研究与开发工作，参与文献调研、技术梳理，跟踪领域前沿动态，整理分析报告。辅助参与项目需求讨论、方案设计会议，提供基础技术思路支持。 2. 模型训练与优化协助：配合正式算法工程师搭建模型训练环境、调试参数配置，运用深度学习框架完成基础训练任务。参与模型性能评估，收集实验数据，协助分析模型表现，提出初步优化建议，助力研究成果落地。 3. 数据处理支撑：协助收集、整理多模态数据（文本、图像、语音等），参与数据标注、清洗、归一化及特征提取工作，助力构建高质量训练数据集。配合制定基础数据管理规范，保障数据的完整性与可访问性。 4. 创新实验辅助：协助探索世界模型中的多模态数据融合、场景适配等技术难点，参与小型验证性实验的设计与执行。记录实验过程与结果，协助总结实验结论，为团队技术创新提供基础支撑。 任职要求 1. 教育背景：计算机科学、人工智能、机器学习、数学等相关专业，本科及以上学历（硕士在读优先），具备扎实的线性代数、概率论、深度学习等基础理论知识。 2. 专业技能：了解至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），能独立完成基础代码编写与调试。对世界模型、多模态大模型（如GPT4V、Gemini）或大语言模型（Llama、Qwen）有一定了解，熟悉基本原理与训练流程者优先。 3. 能力素质：具备较强的学习能力与科研思维，对世界模型、多模态大模型领域充满热情，主动关注行业前沿动态。具备良好的团队协作意识与沟通能力，认真负责，能高效配合团队完成工作。 4. 加分项：有相关领域课程设计、科研项目、竞赛经历，或曾发表过相关方向论文、参与过模型训练实践者优先；熟悉数据处理工具、具备基础数据分析能力者优先。 实习收获 1. 深入接触世界模型与多模态大模型核心研发工作，跟随资深算法工程师学习前沿技术与实践经验； 2. 参与真实项目全流程，积累模型训练、数据处理、技术调研等实战经验，提升算法研发能力； 3. 获得清晰的职业成长指引，接触行业顶尖技术资源，为未来从事AI算法研发工作奠定坚实基础。