主分类：大模型与生成式算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "无人车业务部-世界模型算法工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "软硬件服务-无人车业务部",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
"company_name": "美团",
"company_industry": "科技零售 / 生活服务",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "meituan.com",
"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"compensation": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 1,
"degree": "计算机科学、电子工程、车辆工程、机器人等相关专业硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责自动驾驶场景下世界模型核心算法的研发，包括但不限于基于扩散模型/自回归模型的多模态生成算法设计与优化；\n\n2、研发LiDAR-Video等多模态可控生成技术，实现道路场景的高保真合成，支持天气迁移、风格迁移、目标轨迹控制、自车行为控制等多维度条件可控生成；\n\n3、探索3D场景重建与生成技术，结合3D资产生成、多视角一致性建模及感知引导，提升合成场景（特别是长尾场景）的几何与语义真实性；\n\n4、设计并落地合成数据闭环体系，覆盖长尾Corner Case场景生成、训练数据预处理（caption标注、质量分拣、数据剪枝）及全流程数据管理；\n\n5、跟踪世界模型、视频生成、3D重建等领域的前沿进展（如Sora、3DGS等），推动核心算法达到业界SOTA水平；\n\n6、与感知算法团队紧密协作，确保合成数据有效赋能感知模型训练，形成\"生成→训练→评测\"的数据飞轮。",
"requirements_text": "1、计算机科学、电子工程、车辆工程、机器人等相关专业硕士及以上学历，1-5年相关工作经验；\n\n2、扎实的深度学习基础，熟练掌握PyTorch等主流框架，具备独立完成模型设计、训练和调优的能力；\n\n3、在世界模型方向有深入的研究或工程经验；\n\n4、具备良好的数学基础，对生成模型的理论原理（如Diffusion、Flow Matching等）有较深理解；\n\n5、良好的编程能力和工程素养，能够将研究成果高效转化为可落地的算法方案；\n\n6、优秀的学习能力和自驱力，能够快速跟进领域前沿并产出创新性工作。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"深度学习",
"学习能力"
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"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "加入我们，您将与最优秀的同学携手合作，探索最前沿的技术领域，并将创新的想法转化为实际成果。我们提供一个充满活力和挑战的工作环境，鼓励创意和突破，助您在职业生涯中不断成长和取得成就。这里不仅是一个工作的地方，更是您实现梦想的舞台。"
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"contact": {
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"update_date": "20260917",
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"fulltext": "无人车业务部-世界模型算法工程师\n无人车业务部-世界模型算法工程师\n\n基础信息\n工作地点：北京市\n部门：软硬件服务-无人车业务部\n职位类别：技术类\n职位族群：算法\n更新时间：2026-09-11\n\n岗位职责\n1、负责自动驾驶场景下世界模型核心算法的研发，包括但不限于基于扩散模型/自回归模型的多模态生成算法设计与优化；\n\n2、研发LiDAR-Video等多模态可控生成技术，实现道路场景的高保真合成，支持天气迁移、风格迁移、目标轨迹控制、自车行为控制等多维度条件可控生成；\n\n3、探索3D场景重建与生成技术，结合3D资产生成、多视角一致性建模及感知引导，提升合成场景（特别是长尾场景）的几何与语义真实性；\n\n4、设计并落地合成数据闭环体系，覆盖长尾Corner Case场景生成、训练数据预处理（caption标注、质量分拣、数据剪枝）及全流程数据管理；\n\n5、跟踪世界模型、视频生成、3D重建等领域的前沿进展（如Sora、3DGS等），推动核心算法达到业界SOTA水平；\n\n6、与感知算法团队紧密协作，确保合成数据有效赋能感知模型训练，形成\"生成→训练→评测\"的数据飞轮。\n\n岗位基本要求\n1、计算机科学、电子工程、车辆工程、机器人等相关专业硕士及以上学历，1-5年相关工作经验；\n\n2、扎实的深度学习基础，熟练掌握PyTorch等主流框架，具备独立完成模型设计、训练和调优的能力；\n\n3、在世界模型方向有深入的研究或工程经验；\n\n4、具备良好的数学基础，对生成模型的理论原理（如Diffusion、Flow Matching等）有较深理解；\n\n5、良好的编程能力和工程素养，能够将研究成果高效转化为可落地的算法方案；\n\n6、优秀的学习能力和自驱力，能够快速跟进领域前沿并产出创新性工作。\n\n岗位亮点\n加入我们，您将与最优秀的同学携手合作，探索最前沿的技术领域，并将创新的想法转化为实际成果。我们提供一个充满活力和挑战的工作环境，鼓励创意和突破，助您在职业生涯中不断成长和取得成就。这里不仅是一个工作的地方，更是您实现梦想的舞台。\n1、负责自动驾驶场景下世界模型核心算法的研发，包括但不限于基于扩散模型/自回归模型的多模态生成算法设计与优化；\n\n2、研发LiDAR-Video等多模态可控生成技术，实现道路场景的高保真合成，支持天气迁移、风格迁移、目标轨迹控制、自车行为控制等多维度条件可控生成；\n\n3、探索3D场景重建与生成技术，结合3D资产生成、多视角一致性建模及感知引导，提升合成场景（特别是长尾场景）的几何与语义真实性；\n\n4、设计并落地合成数据闭环体系，覆盖长尾Corner Case场景生成、训练数据预处理（caption标注、质量分拣、数据剪枝）及全流程数据管理；\n\n5、跟踪世界模型、视频生成、3D重建等领域的前沿进展（如Sora、3DGS等），推动核心算法达到业界SOTA水平；\n\n6、与感知算法团队紧密协作，确保合成数据有效赋能感知模型训练，形成\"生成→训练→评测\"的数据飞轮。\n1、计算机科学、电子工程、车辆工程、机器人等相关专业硕士及以上学历，1-5年相关工作经验；\n\n2、扎实的深度学习基础，熟练掌握PyTorch等主流框架，具备独立完成模型设计、训练和调优的能力；\n\n3、在世界模型方向有深入的研究或工程经验；\n\n4、具备良好的数学基础，对生成模型的理论原理（如Diffusion、Flow Matching等）有较深理解；\n\n5、良好的编程能力和工程素养，能够将研究成果高效转化为可落地的算法方案；\n\n6、优秀的学习能力和自驱力，能够快速跟进领域前沿并产出创新性工作。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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