京东空间智能大模型的前沿探索

岗位介绍： 我们正在寻找一位才华横溢的生成式AI/世界模型算法工程师加入我们的团队，共同探索人工智能的前沿领域，构建下一代智能系统的核心技术。如果你对生成式AI/世界模型有深入的理解和研究，渴望在这一领域大展身手，那么请加入我们！ 主要职责： 1. 3D静态生成：负责3D物体/场景生成算法的优化，探索高效的3D生成表示方式，并改进扩散或自回归生成模型，提升单图到3D物体或场景生成的精度与稳定性； 2. 3D动态生成：基于扩散/自回归视频生成基模，并引入3D场景表征和隐式动作表征，实现长视界一致、并且可交互的动态视频生成； 3. 世界模型构建：参与世界模型的前沿技术探索，包括环境建模、状态预测、决策规划等方面，以构建能够准确模拟和理解复杂环境的智能模型。探索空间智能的统一建模范式，包括未来状态预测以及未来动作预测，并构建反馈机制，最终实现自主学习； 4. 跟踪学术界和工业界在生成式AI/世界模型相关领域的最新进展，保持公司在该领域的技术领先地位。

岗位介绍： 我们正在寻找一位才华横溢的生成式AI/世界模型算法工程师加入我们的团队，共同探索人工智能的前沿领域，构建下一代智能系统的核心技术。如果你对生成式AI/世界模型有深入的理解和研究，渴望在这一领域大展身手，那么请加入我们！ 主要职责： 1. 3D静态生成：负责3D物体/场景生成算法的优化，探索高效的3D生成表示方式，并改进扩散或自回归生成模型，提升单图到3D物体或场景生成的精度与稳定性； 2. 3D动态生成：基于扩散/自回归视频生成基模，并引入3D场景表征和隐式动作表征，实现长视界一致、并且可交互的动态视频生成； 3. 世界模型构建：参与世界模型的前沿技术探索，包括环境建模、状态预测、决策规划等方面，以构建能够准确模拟和理解复杂环境的智能模型。探索空间智能的统一建模范式，包括未来状态预测以及未来动作预测，并构建反馈机制，最终实现自主学习； 4. 跟踪学术界和工业界在生成式AI/世界模型相关领域的最新进展，保持公司在该领域的技术领先地位。

团队介绍： 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商，高德地图日均服务数亿用户出行决策，每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现高精度地图、三维重建、LLM/VLM，AI Agent等核心技术，持续突破自动驾驶、AR导航、具身智能、推广搜和生活服务等领域的技术边界。团队不仅在计算机视觉领域持续深耕，更将计算机视觉及AI技术在自主导航、高德打车、生活服务等多元化应用场景。 作为高德地图的核心技术驱动部门，我们以下一代三维地图引擎、多模态理解与生成、空间智能、世界模型等方向为核心，推动智能出行与真实世界连接的深度融合。 团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们？ 挑战世界级技术难题，追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 我们正在寻找对多模态技术充满热情的算法工程师，加入我们的研发团队。您将专注于多模态理解与生成，推动其在高德扫街榜等热门应用中落地，为用户提供更智能、更沉浸的服务。 主要职责： 1、多模态大模型研发：开发业界领先的图文多模态大模型，实现高质量场景理解和内容生成； 2、模型优化与性能提升：优化多模态模型的推理速度和计算效率，支持端侧部署。探索适合大模型的压缩与加速技术（包括但不限于量化、剪枝、知识蒸馏等）； 3、业务场景落地：将多模态技术应用于扫街榜等实际业务场景，与产品、工程团队合作，推动技术从研发到上线的全流程落地； 4、前沿技术探索：持续跟踪生成式AI、跨模态对齐、思维链、强化学习、多模态交互等最新技术趋势，提出创新性解决方案。

团队介绍： 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商，高德地图日均服务数亿用户出行决策，每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现高精度地图、三维重建、LLM/VLM，AI Agent等核心技术，持续突破自动驾驶、AR导航、具身智能、推广搜和生活服务等领域的技术边界。团队不仅在计算机视觉领域持续深耕，更将计算机视觉及AI技术在自主导航、高德打车、生活服务等多元化应用场景。 作为高德地图的核心技术驱动部门，我们以下一代三维地图引擎、多模态理解与生成、空间智能、世界模型等方向为核心，推动智能出行与真实世界连接的深度融合。 团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们？ 挑战世界级技术难题，追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 我们正在寻找对多模态技术充满热情的算法工程师，加入我们的研发团队。您将专注于多模态理解与生成，推动其在高德扫街榜等热门应用中落地，为用户提供更智能、更沉浸的服务。 主要职责： 1、多模态大模型研发：开发业界领先的图文多模态大模型，实现高质量场景理解和内容生成； 2、模型优化与性能提升：优化多模态模型的推理速度和计算效率，支持端侧部署。探索适合大模型的压缩与加速技术（包括但不限于量化、剪枝、知识蒸馏等）； 3、业务场景落地：将多模态技术应用于扫街榜等实际业务场景，与产品、工程团队合作，推动技术从研发到上线的全流程落地； 4、前沿技术探索：持续跟踪生成式AI、跨模态对齐、思维链、强化学习、多模态交互等最新技术趋势，提出创新性解决方案。