主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：机器人与自动驾驶算法研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job_title": "视频世界模型研发与应用-阿里星",
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"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
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"responsibilities": "1.负责研发大规模视频世界模型，构建可持续、可交互、可控制的世界模拟器，落地happy oyster模型产品；\n2.研究可规模化的自回归（AR）、扩散（Diffusion）及其融合架构，探索面向流式生成的训练方法，解决长程预测中的误差累积、物理一致性、长期记忆与场景持久性问题；\n3.研发面向实时交互的模型蒸馏与推理加速技术，探索少步生成、缓存复用及训练推理协同优化，降低交互响应延迟与生成成本；\n4.探索视频生成与 3D／4D 技术路线的融合，提升空间一致性、多视角可控性及物体交互能力，支持可漫游、可编辑、可复用的动态世界构建；\n5.研究基于世界模型的规划器，围绕目标理解、任务分解、未来状态推演、候选动作评估与闭环决策，探索规划器与世界模拟器的联合训练及协同推理，支撑智能角色行为、交互叙事、镜头调度与复杂任务执行。",
"requirements_text": "1.计算机视觉、机器学习、人工智能、计算机图形学、机器人等相关专业硕士及以上学历；\n2.具备扎实的数学与理论基础，熟悉概率统计、优化方法、深度学习、三维几何及生成模型相关理论；\n3.熟悉3D或4D视觉技术，包括但不限于多视角几何、SLAM、点云处理、三维重建、NeRF、3D Gaussian Splatting、动态场景重建、神经渲染或三维生成；\n4.具备丰富的NLP与CV交叉领域积累，理解多模态预训练、跨模态对齐、视觉指令微调及统一理解与生成建模；",
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"fulltext": "视频世界模型研发与应用-阿里星\n视频世界模型研发与应用-阿里星\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2026-11-01 - 2027-10-31\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴2027届应届生\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n1.负责研发大规模视频世界模型，构建可持续、可交互、可控制的世界模拟器，落地happy oyster模型产品；\n2.研究可规模化的自回归（AR）、扩散（Diffusion）及其融合架构，探索面向流式生成的训练方法，解决长程预测中的误差累积、物理一致性、长期记忆与场景持久性问题；\n3.研发面向实时交互的模型蒸馏与推理加速技术，探索少步生成、缓存复用及训练推理协同优化，降低交互响应延迟与生成成本；\n4.探索视频生成与 3D／4D 技术路线的融合，提升空间一致性、多视角可控性及物体交互能力，支持可漫游、可编辑、可复用的动态世界构建；\n5.研究基于世界模型的规划器，围绕目标理解、任务分解、未来状态推演、候选动作评估与闭环决策，探索规划器与世界模拟器的联合训练及协同推理，支撑智能角色行为、交互叙事、镜头调度与复杂任务执行。\n\n职位要求\n1.计算机视觉、机器学习、人工智能、计算机图形学、机器人等相关专业硕士及以上学历；\n2.具备扎实的数学与理论基础，熟悉概率统计、优化方法、深度学习、三维几何及生成模型相关理论；\n3.熟悉3D或4D视觉技术，包括但不限于多视角几何、SLAM、点云处理、三维重建、NeRF、3D Gaussian Splatting、动态场景重建、神经渲染或三维生成；\n4.具备丰富的NLP与CV交叉领域积累，理解多模态预训练、跨模态对齐、视觉指令微调及统一理解与生成建模；\n\n在招业务\nToken Foundry\n1.负责研发大规模视频世界模型，构建可持续、可交互、可控制的世界模拟器，落地happy oyster模型产品；\n2.研究可规模化的自回归（AR）、扩散（Diffusion）及其融合架构，探索面向流式生成的训练方法，解决长程预测中的误差累积、物理一致性、长期记忆与场景持久性问题；\n3.研发面向实时交互的模型蒸馏与推理加速技术，探索少步生成、缓存复用及训练推理协同优化，降低交互响应延迟与生成成本；\n4.探索视频生成与 3D／4D 技术路线的融合，提升空间一致性、多视角可控性及物体交互能力，支持可漫游、可编辑、可复用的动态世界构建；\n5.研究基于世界模型的规划器，围绕目标理解、任务分解、未来状态推演、候选动作评估与闭环决策，探索规划器与世界模拟器的联合训练及协同推理，支撑智能角色行为、交互叙事、镜头调度与复杂任务执行。\n1.计算机视觉、机器学习、人工智能、计算机图形学、机器人等相关专业硕士及以上学历；\n2.具备扎实的数学与理论基础，熟悉概率统计、优化方法、深度学习、三维几何及生成模型相关理论；\n3.熟悉3D或4D视觉技术，包括但不限于多视角几何、SLAM、点云处理、三维重建、NeRF、3D Gaussian Splatting、动态场景重建、神经渲染或三维生成；\n4.具备丰富的NLP与CV交叉领域积累，理解多模态预训练、跨模态对齐、视觉指令微调及统一理解与生成建模；",
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