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职位描述
1、世界模型底座研发
负责面向工业安全/物理AI场景的世界模型核心算法设计与研发，包括多模态物理状态感知、未来时序预测、危险场景推演、反事实推理、闭环仿真生成等能力。
2、生成式模型与多模态融合
基于扩散模型（Diffusion Models）、VAE、自回归生成等技术，实现物理规律约束下的场景生成与演化预测；融合视觉、点云、时序信号（振动/温度/电流等）等多模态数据，提升模型对复杂物理过程的建模能力。
3、工程化与业务落地
推动世界模型在工业安全业务中的工程化落地（如异常预警、事故反演、数字孪生仿真、自动风险评估等），对模型效果、推理性能及资源成本负责。
4、前沿跟踪与技术领导
持续跟踪世界模型、生成式仿真、端到端物理预测等领域前沿进展，主导技术方案设计与评审，带动团队技术成长。
任职要求
1、计算机、自动化、机器人、物理、数学等相关专业，硕士及以上学历，5年以上算法研发经验；
2、扎实的深度学习基础，深入理解Transformer、生成式模型（扩散模型/VAE/自回归）及多模态融合机制；
3、熟练使用Python及PyTorch/TensorFlow，具备良好的算法实现与调优能力。
核心经验（满足其一即可）
1、有世界模型（World Model）相关项目经验，例如自动驾驶世界模型（UniSim、GAIA-1、OccWorld、DriveDreamer等类似思路）、机器人世界模型（Dreamer系列等）、或工业场景下的时空预测生成模型；
2、有生成式仿真/视频生成经验，例如基于扩散模型的未来帧预测、物理仿真引擎与生成模型的结合、闭环神经仿真器构建；
3、有端到端物理预测经验，例如工业设备剩余寿命生成式预测、基于生成模型的事故反演与“what-if”分析；
4、有机器人/自动驾驶中的强化学习与模型结合经验，能够利用生成模型辅助决策或仿真。
加分项（非必须）
1、有工业安全、煤矿/电力/石化等场景落地经验；
2、有顶会论文（CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICLR/CoRL等）或开源项目贡献；
3、熟悉模型推理优化（量化、混合精度、LoRA等）及边缘部署；
4、熟悉仿真平台（Isaac Sim、Unity、CARLA等）或物理信息网络（PINN）。
工作地点
公司信息
未融资 · 100-299人 · 软件/IT服务、软件/IT服务、物联网
已审核
公司介绍
深圳市微筑科技有限公司作为空间物联科技的引领者，专注于建筑空间、能源碳排的数智化场景。微筑基于“万物互联 + 数据驱动”的技术底座，提供行业领先的资产管理、物业管理、节能降碳、能碳大脑等业务场景的顾问咨询、软件开发，SaaS服务和平台系统。 公司团队深耕建筑空间近20年，通过对实体建筑要素的数字化解构、建模、连接和控制，实现虚拟与现实高效融合下的数字孪生连接及交互。通过融合数据、算法和AI等能力，把建筑升级为可感知、可分析、自动控制，乃至自适应的智慧化系统和生命体，实现数据驱动决策，微筑数智能源产品以建筑为入口，构建能源互联网生态体系，为企业、园区、政府提供管理和运营工具。作为细分领域专业服务商，微筑不仅与华为、阿里、京东、西门子等科技巨头深度合作，也与中信、招商等大型产业集团建立了长期产业互联网合作关系。公司产品已应用于近9000余栋建筑物，覆盖超过16种业态的建筑物类型，其中包括写字楼、商业、交通枢纽、学校、医院、展馆、住宅、综合园区、工业园区等。公司参与的典型案例包括：华为智慧园区、深圳国际会展中心、天津国展中心等大型综合园区，腾讯滨海大厦、华润春笋大厦、广州国际金融中心等超高层商办楼，华润、龙湖等大型商业集团，大兴国际氢能示范区、广州石化、渤海石化、深圳国际低碳城以及市区两级政府能碳大脑管理平台等等。 微筑自研产品完全自主可控，打破国际厂商垄断。公司产品均经过科技巨头多年持续的安全、系统稳定性验证，和大量项目的持续磨炼，具有行业值得信赖的稳定度和安全性。 微筑以“让建筑更聪明，让低碳更简单，让生产更安全”为企业使命，希望成为客户在建筑空间数字化、能碳管理数字化领域最值得信赖的伙伴。公司官网：http://www.webuilding.com
