明星AI初创诚招世界模型算法工程师(全职/实习)

小小招聘官 2026-02-25 14:05:27

【关于我们】
Manifold AI 流形空间 成立3个月获亿元级融资,中国学术界最早系统布局世界模型的实验室&工业界最早落地世界模型的团队。您也可以通过以下链接深入了解我们的技术愿景: https://mp.weixin.qq.com/s/WW4fOX6CmmbVWssxch_wMA

【工作地点】北上深

【职位描述】*特别优秀者可远程实习
1. 世界模型研发与优化:负责研发和优化世界模型算法,构建机器人的环境感知、状态预测和决策规划能力,提升机器人在复杂环境中的自主决策和适应性;
2. 多模态数据融合:开发适用于机器人端到端操作的多模态世界模型,整合视觉、语言、触觉等多模态信息,构建统一的环境表征和动态预测模型;
3. 时空特征学习:设计和优化机器人视频表征学习方法,从多模态数据中提取有效的时空特征表示,提升机器人的视觉空间推理和环境理解能力;
4. 强化学习与仿真:研究基于世界模型的机器人强化学习技术,开发高效的仿真环境,提升机器人在现实世界中的学习效率和泛化能力;
5. 技术前沿跟踪:跟踪世界模型、多模态学习、机器人学等领域的最新研究进展,推动技术创新和产业化应用落地。

【职位要求】
1. 专业背景:具有计算机视觉、人工智能、机器人学、认知科学等相关专业背景或相关行业工作经验;
2. 编程能力:熟练掌握主流深度学习框架(如PyTorch、JAX),具备优秀的编程能力和代码工程化经验;
3. 模型理解:对世界模型、生成模型(如Diffusion、GAN、Flow、Transformer等)有深入理解,有大规模模型训练经验,熟悉相关评测方法和基准测试;
4. 表征学习:熟悉多模态表征学习方法,能够从视频、图像、文本等数据中提取有效的特征表示,具备时序建模和动态预测经验;
5. 机器人技术:了解机器人端到端操作模型(如ACT、Diffusion Policy、OpenVLA、RT-2、pi0等)及视觉-语言-导航大模型的前沿进展;
6. 强化学习:具备机器人强化学习技术经验,有真实环境下的实施和优化经验,熟悉仿真到现实的迁移学习;
7. 分布式训练:具备大规模分布式训练经验,能够处理海量多模态数据和大型模型,熟悉模型并行和数据并行技术;
8. 学术背景:在ICML、NeurIPS、ICLR、ICCV、CVPR、CoRL等会议发表论文,或在ACM等程序设计竞赛中获奖者优先考虑;
9. 个人素质:具有强烈的技术热情、创新思维和持续学习能力,能够独立思考和解决复杂技术问题。

期权+24%公积金+商保+高薪实习

投递邮箱:roy_intern@manifoldai.cn并抄送hr@manifoldai.cn , pdf简历命名:世界模型算法工程师-姓名

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内容概要:本文围绕“新型电力系统下多分布式电源接入配电网承载力评估方法”的研究,系统性地介绍了基于Matlab的仿真建模与代码实现方案,旨在评估高比例分布式电源(如光伏、风电等)接入背景下配电网的接纳能力。研究融合了智能优化算法(如蜣螂优化、灰狼优化、遗传算法)、多目标优化、鲁棒优化及双层优化模型,结合潮流计算、稳定性分析与故障仿真,构建了完整的承载力评估体系。文档不仅提供核心算法实现,还拓展至微电网调度、储能配置、电氢耦合系统、电动汽车协同等前沿方向,强调“复现+创新”相结合的科研路径,助力研究者快速掌握高水平论文复现技巧并激发原创思路。; 适合人群:具备电力系统、自动化或相关专业背景,熟悉Matlab/Simulink仿真环境,正在从事科研或工程应用的研究生及初级科研人员(工作1-3年);; 使用场景及目标:①复现高水平期刊中关于配电网承载力的优化模型;②开展高比例可再生能源接入下的配电网规划与运行研究;③学习并应用智能优化算法解决复杂电力系统问题;④获取完整科研资源包以加速课题进展与论文撰写; 阅读建议:建议读者关注公众号“荔枝科研社”获取网盘资源,下载全套代码与模型文件,按照文档结构循序渐进学习,重点理解算法设计逻辑与仿真建模细节,结合所提供的复现案例深化对优化模型与工程应用场景的理解,提升科研效率与创新能力。

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《深度学习计算机视觉实战》和《学习OpenCV4:基于Python的算法实战》作者,喜欢深度学习、计算机视觉、OpenCV、无人驾驶、算法、C++/Python编程及其提升。
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