招聘｜Researcher（全栈·物理AI世界模型）｜上海

亮点：直接向 CEO 汇报（CEO是技术背景 https://yingtian.world/） | 定义未来的技术合伙人、极致的技术决策权、全栈的自由度、指数级的发展空间

岗位职责

• 大模型基础设施：搭建并优化视频/世界模型的大规模分布式训练系统（DiT/AR/多模态），覆盖高性能数据加载、显存/通信优化、容错恢复与训练稳定性，支撑从单机原型到千卡集群的高效扩展。
• 物理数据体系：建设面向物理智能的视频与具身数据管线，融合互联网视频、机器人操作、仿真与传感器数据，构建富含运动、碰撞、接触、形变等物理信息的数据集，并建立自动化质量与多样性评估机制。
• 物理智能评测：构建超越传统视觉指标的评测体系，检验模型对物体恒存、空间一致性、力学响应、守恒规律等的物理理解能力，打通“评测-失败归因-数据补齐-迭代训练”的闭环。
• 算法研究与验证：探索促进物理智能涌现的预训练目标与数据策略，参与“先推演、后渲染”、状态转移表征、物理参数条件化等前沿研究，推动高水平论文发表。
  

任职资格

• 不满足于训练跑通，能在系统效率、数据质量与研究目标间做清晰权衡。
• 精通 PyTorch 分布式训练；熟悉 DiT、Latent Diffusion、Video Transformer 等任一技术栈；有百卡级以上集群实战经验者优先。
• 具备 PB 级视频/多模态数据处理经验（FFmpeg/DALI/WebDataset/Spark/Ray）。
• 熟悉机器人数据（关节状态、轨迹、相机标定）及 MuJoCo/Isaac Sim/Genesis 等仿真环境者优先。
• 有 CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICML/ICLR/CoRL/RSS 等顶会论文或知名开源项目者优先。
  

你将获得

• 快速晋升通道与极具竞争力的薪酬包，以及丰厚期权
• 与顶尖的算法专家和天才的工程师们一起学习和成长
  

联系方式
简历投递至：liumeilin@srealai.com 欢迎自荐，已读必回。