深圳市优必选科技-大模型实习

岗位职责：

1. 负责世界模型微调与创新开发，优化动态场景生成的时序连贯性和几何一致性。

2. 探索自回归扩散模型在未来帧预测中的应用，整合多模态数据，构建适配世界建模的训练数据集。

3. 实现文本指令对动态场景生成的精准控制，提升模型对复杂场景的理解与生成能力。

4. 开发模型部署、调优的自动化工具，优化模型推理效率，适配分布式训练框架提升研发效率。

5. 负责模型效果的量化评估与可视化验证，记录实验数据并输出分析报告，支撑核心算法的迭代优化。

6. 跟踪世界模型、扩散模型领域的前沿进展，调研行业主流方案与开源工具。

岗位要求：

1. 在读博士学历，实习时长不少于4个月。

2. 精通Python编程语言，熟练掌握PyTorch深度学习框架，具备扎实的神经网络与扩散模型基础。

3. 熟悉至少一种分布式训练框架（FSDP/DeepSpeed/Megatron）或模型推理优化技术（xformers、bitsandbytes量化）。

4. 具备良好的数学基础（线性代数、概率论），了解世界模型核心概念（如时序预测、动态场景建模、多模态融合）。

5. 具备较强的问题解决能力、逻辑思维与沟通协作能力，能主动推进实验落地，有独立完成技术调研与小模块开发的能力。