Momenta
岗位信息
招聘岗位
世界模型算法实习生
工作城市
上海、北京
是否笔试
未明确
招聘批次
实习
发布日期
2026-05-14
📋 岗位职责 / 任职要求
【岗位职责】
我们致力于打造面向真实物理世界的生成式世界模型，依托Momenta海量真实物理交互数据，聚焦先进模型架构设计与大规模Scaling，构建具备物理一致性、长时序推理与可交互能力的下一代AI 基础模型。团队覆盖视频生成、多模态统一理解与生成、VLA、端侧Policy Model、离线Sim2Real全链路，提供行业最一线、最核心的研发机会，推动技术从模型创新到Physical AI在真实场景落地。
1、负责高保真、物理自洽视频生成世界模型研发。包括扩散模型、时序建模、长视频生成、高性能多模态表征探索与推理优化算法研发和前沿探索，构建可预测、可交互、具备物理约束的生成式世界模型；
2、深耕世界模型前沿架构设计，探索物理世界的Scaling Law。推进模型架构往理解生成统一，MoE/MoT等前沿架构演进。结合大规模真实数据，推进模型工程化、性能极致化与规模化迭代；
3、参与端侧Policy Model与离线Sim2Real全链路研发，打通仿真生成与真实世界决策闭环，支撑自动驾驶等核心场景落地。
【任职要求】
1、扎实的深度学习基础，熟练使用PyTorch，具备优秀的前沿视野、工程实现与问题定位能力；
2、掌握一种以上分布式训练框架、具有大规模集群训练或模型Scaling经验；
3、自驱力强，逻辑清晰，具备良好的沟通协作与技术攻坚能力，热爱前沿 AI 技术与真实场景落地。
加分项
1、精通世界模型/视频生成核心技术，具备模型从0到1搭建、迭代与落地经验，追求技术极致与长期价值；
2、多模态其他方向（语音/图像/3D/VLA等）完整研发经验，熟悉预训练、微调、对齐全流程；具备强技术迁移能力，强烈意愿深耕视频生成、世界模型与物理AI方向，能独立攻坚与推进项目；
3、Policy Model、Sim2Real、机器人/自动驾驶感知/决策相关经验；
4、开源项目贡献者或顶会论文作者。
🏢 企业简介
总部北京
📍 主要办公地点
投递方式
投递入口为会员专属，登录 / 注册 后查看（注册送 15 天免费试用）🎯 AI校招画像 （来源：百度AI搜索+DeepSeek）
🏢 公司文化与工作氛围
- 竞争导向文化：一位在Momenta实习过的同济汽车研究生反馈称，Momenta“把中国最能卷的人放到一起，利用高额报酬和评比，让这些人互相厮杀”，内部组与组之间、个人与个人之间竞争意识极强。
- 狼性文化，KPI严格：智联职Q上的员工评价显示，公司环境“非常狼性”，KPI考核严格，领导期待员工尽快成长，要求“一人能干两人份的活儿”。
- 价值观：公司定位为“全球领先的自动驾驶公司，致力于通过突破性的AI科技，创造更美好的生活”。表面宣导与员工实际体感之间，存在明显差距。
⏰ 加班情况与工作强度
- 核心技术岗位：经常晚上十一点下班。
- 职能岗位：可以正常下班，但“下班后也会经常需要在家加班，需要随叫随到”。
- 双休情况：员工明确表示“不存在双休”。
- 实习体验：有实习生总结称“强度还是有的”，C++实习面试整体“节奏偏快”；另一位实习过的人形容这里是“鸡血式拼命赛跑”的工作状态。
💰 薪资待遇与年终奖
- Mstar校招（顶尖项目）：百万年薪起。
- Mstar实习：2000元/天，绩效最高可获3600元/天。
- Top硕博实习：1000元/天，绩效最高可获1800元/天。
- 牛客平台显示Momenta上榜“校招高薪榜”，表明其校招薪资在行业内具有竞争力
- 普通校招岗位（非Mstar项目）的月薪、年薪范围，
🎁 福利体系
- 餐食：免费三餐；Boss直聘岗位信息标注“包吃”。
- 保险：五险一金、补充医疗保险。
- 体检：定期体检。
- 节日福利：有节日福利。
- 其他：健身房、各种社团活动。
- 交通：有员工评价公司“交通便利”。
📋 校招流程经验
- 面试节奏：整体偏快。有Java后端实习候选人二面后15分钟内收到口头offer。
- 实习面试轮次：一位候选人透露Momenta给了多次面试机会，但自己均未通过，侧面说明面试机会较多但考核门槛高。
- C++实习面试（约45分钟）：先顺着简历项目追问实现细节，再考察C++基础（RAII、值/移动语义、模板编译期行为、STL容器底层特性），以及内存、并发、性能、实时性理解，会追问“为什么这样设计”“线上出过什么问题”。
- Java后端实习二面（35分钟）：问到三路召回、RRF融合、亿级知识库瓶颈、缓存方案、秒杀落库失败处理、AI工具代码的安全性测试、MySQL慢SQL优化、请求从发送到返回的完整过程，最后一道算法题“53.最大子数组和”。
- 系统研发实习代码考核：与传统代码题风格不同，包括“给两个[1,7]的随机数生成一个[1,9]的等概率随机数（强制Python）”“给两个点求直线并对一组点按距离排序（C++自定义sort）”“判断点是否在三角形内”。
- BD/商业拓展实习面试：一面为业务负责人面，二面为区域BD总监面，主要问为什么做BD、项目经历、实习最大困难及解决方案、AI工具应用。
- 通过率：参考
🚀 投递建议与避坑指南
值得投的岗位：算法岗（端到端、世界模型、4D 重建）、系统开发、嵌入式开发。这些岗位技术天花板高，薪资也最丰厚。
Mstar 限制：每人仅限投递 1 个 Mstar 方向，投递失败可流转普通校招，但无法重复申请 Mstar，务必慎重选择。
绩效争议：有员工爆料公司绩效体系设计存在争议，可能存在“老员工一小时完成的代码，新员工折腾几个月”的情况，晋升和涨薪需做好心理准备。
赛道垂直：技术栈高度聚焦自动驾驶，未来若想跨行去通用互联网或金融，可能存在一定的转型壁垒。
简历加分项：顶会论文（CVPR/ICCV 等）、ACM/NOI 竞赛获奖、GitHub 高星开源项目、自动驾驶相关大厂实习经历。
👥 员工口碑与离职率评价
正面评价：薪资给得大方，技术成长极快，履历在自动驾驶和 AI 赛道认可度极高，能接触到海量路测数据和前沿大模型技术。
负面吐槽：工作强度大，部分核心部门工作强度较大；绩效体系被部分员工诟病，导致内部积极性受损；有传言称感知算法等部门存在人员调整（因技术路线向端到端迭代）。
离职率：整体离职率在智驾圈属于正常水平，但因高强度和绩效问题，部分员工会选择在 2-3 年后跳槽去主机厂或其他智驾公司。
📈 热门岗位方向与招聘趋势
招聘趋势：2027 届 Mstar 计划 重点聚焦 端到端大模型、世界模型、训练推理优化 等前沿方向。常规校招名额相对有限，更倾向于顶尖硕博。
机会方向：随着 飞轮大模型 和 R6 强化学习模型 的落地，感知、规控的端到端方向机会最多；底层 CUDA 算子优化、训练框架开发等工程岗薪资也极具竞争力。
薪资趋势：AI 大模型和自动驾驶结合部的人才“军备竞赛”仍在继续，核心算法岗薪资依然没有明显上限，但纯传统感知模块的价值在下降，建议往端到端和系统架构方向靠拢。
你目前是更倾向于冲高薪高成长的 Mstar 顶尖计划，还是想求稳投递常规校招岗位？如果有具体的专业背景，我可以帮你进一步评估匹配度。
ℹ️ 信息来源
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