主分类：机器人与自动驾驶算法研发
辅助：大模型与生成式算法研发（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": {
"job_title": "上海-自动驾驶仿真世界模型算法工程师(J101148)",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "上海市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "互联网 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "百度围绕搜索发展人工智能技术，业务涉及语音、图像、知识图谱、自然语言处理、自动驾驶和AI芯片。"
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"degree": "-硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "-设计与训练自动驾驶场景的生成式视频/多模态世界模型，预测未来图像帧及多模态传感器状态\n-设计与优化基于 3D Gaussian Splatting（3DGS）/ NeRF 的大规模动态场景表示与重建算法\n-将 3D 表达与生成技术结合，构建具备物理一致性的世界模型架构\n-设计具备行为建模（behavior modeling）与交通场景生成（scenario generation）能力的世界模型，能够刻画多智能体交互与环境动态\n-实现闭环训练系统，让模型通过反馈与模拟持续迭代优化预测能力\n-结合业务场景（回放型仿真，长尾场景泛化，生成式虚拟路测等），完成算法研发与应用落地\n-提升闭环仿真各系统模块运行效率，减少云端部署和运行成本",
"requirements_text": "-硕士及以上学历，计算机、自动化、通信、电子工程、数学等相关专业\n-在生成式视频模型或世界模型架构方面具备深入经验\n-在时空建模、3D 场景表示或神经仿真（Neural Simulation）方面有扎实研究背景\n-熟练掌握 PyTorch等常用框架，有大规模分布式训练经验",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"建模"
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"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "上海-自动驾驶仿真世界模型算法工程师(J101148)\n上海-自动驾驶仿真世界模型算法工程师(J101148)\n\n基础信息\n地点：上海市\n项目：校招\n类别：技术\n招聘人数：5\n发布时间：2026-07-21\n\n工作职责\n-设计与训练自动驾驶场景的生成式视频/多模态世界模型，预测未来图像帧及多模态传感器状态\n-设计与优化基于 3D Gaussian Splatting（3DGS）/ NeRF 的大规模动态场景表示与重建算法\n-将 3D 表达与生成技术结合，构建具备物理一致性的世界模型架构\n-设计具备行为建模（behavior modeling）与交通场景生成（scenario generation）能力的世界模型，能够刻画多智能体交互与环境动态\n-实现闭环训练系统，让模型通过反馈与模拟持续迭代优化预测能力\n-结合业务场景（回放型仿真，长尾场景泛化，生成式虚拟路测等），完成算法研发与应用落地\n-提升闭环仿真各系统模块运行效率，减少云端部署和运行成本\n\n职责要求\n-硕士及以上学历，计算机、自动化、通信、电子工程、数学等相关专业\n-在生成式视频模型或世界模型架构方面具备深入经验\n-在时空建模、3D 场景表示或神经仿真（Neural Simulation）方面有扎实研究背景\n-熟练掌握 PyTorch等常用框架，有大规模分布式训练经验\n-设计与训练自动驾驶场景的生成式视频/多模态世界模型，预测未来图像帧及多模态传感器状态\n-设计与优化基于 3D Gaussian Splatting（3DGS）/ NeRF 的大规模动态场景表示与重建算法\n-将 3D 表达与生成技术结合，构建具备物理一致性的世界模型架构\n-设计具备行为建模（behavior modeling）与交通场景生成（scenario generation）能力的世界模型，能够刻画多智能体交互与环境动态\n-实现闭环训练系统，让模型通过反馈与模拟持续迭代优化预测能力\n-结合业务场景（回放型仿真，长尾场景泛化，生成式虚拟路测等），完成算法研发与应用落地\n-提升闭环仿真各系统模块运行效率，减少云端部署和运行成本\n-硕士及以上学历，计算机、自动化、通信、电子工程、数学等相关专业\n-在生成式视频模型或世界模型架构方面具备深入经验\n-在时空建模、3D 场景表示或神经仿真（Neural Simulation）方面有扎实研究背景\n-熟练掌握 PyTorch等常用框架，有大规模分布式训练经验",
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