【岗位职责】 "1. 世界模型前沿研发：跟踪并复现业界最前沿的生成式 AI 与世界模型技术（如 Diffusion Models、Transformer-based Video Generation、Autoregressive Models 等），探索其在自动驾驶场景生成、传感器数据合成上的落地应用。 2. 生成式仿真与场景构建：利用真实路测数据（Log Data），研发基于数据驱动的场景生成与演化算法；实现从真实驾驶日志到可交互、高保真三维仿真环境的自动化闭环构建。 3. 传感器神经渲染：研发基于神经辐射场（NeRF）、3D 高斯溅射（3D Gaussian Splatting）等新一代神经渲染技术，实现对摄像头、激光雷达（LiDAR）等传感器数据的高逼真、物理级实时仿真与新视角合成（Novel View Synthesis）。 4. 交通流与交互模型预测：结合大语言模型（LLM）或多模态基础模型，构建具备高级认知与博弈能力的智能交通流（Traffic Agent）模型，模拟复杂、随机、对抗性的真实交通行为。 5. 仿真与规控闭环验证：与感知、预测、规控算法团队紧密合作，利用构建的世界模型对端到端（End-to-End）自动驾驶大模型进行开环/闭环训练与评估验证。" 【任职要求】 "1. 教育背景：计算机科学、人工智能、机器人、电子工程、应用数学等相关专业，硕士及以上学历（博士优先）。 2. 编程与工程能力： - 精通 Python 和 C++，具备扎实的算法与数据结构基础。 - 熟练使用 PyTorch 或 TensorFlow 深度学习框架，具备优秀的源码阅读和复现能力。 - 熟悉 Linux 开发环境，熟练掌握 Git、Docker 容器化部署。 3. 专业技能（核心）： - 深入理解生成式模型底层数学原理，在扩散模型（Diffusion Models）、变分自编码器（VAE）、GAN、大语言模型（LLM/VLM）或 Transformer 架构方面有丰富的实战经验。 - 熟悉计算机视觉（CV）或计算机图形学（CG），在视频生成（Video Generation）、三维重建、神经渲染（NeRF/3DGS）领域有研究或落地经验。 4. 自动驾驶/仿真知识： - 了解自动驾驶系统的基本架构（感知、预测、规控）。 - 有使用过 Carla、VTD、AirSim 等传统自动驾驶仿真器经验者尤佳，但并非硬性要求。"