[Skip to main content](#main-content) [OpenNash Jobs](https://jobs.opennash.com/) [Hiring report](/reports/hiring/) · [All Xiaomi jobs](https://jobs.opennash.com/companies/xiaomi/) · [Search jobs](/search/) Xiaomi · 北京 # 具身世界模型算法研究员-Xiaomi Robotics 北京 Listed on Xiaomi ’s official careers site. Posted September 18, 2026. Check that it is still open and apply there. [Apply on Xiaomi ’s careers site →](https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/index/position/7623976767481219374/detail) [OpenNash Jobs](https://jobs.opennash.com/) / [Xiaomi ](https://jobs.opennash.com/companies/xiaomi/) / 具身世界模型算法研究员-Xiaomi Robotics ## Job description - 全面负责具身世界模型预训练数据研究，围绕互联网图文与视频、第一视角数据、机器人交互轨迹、状态序列、仿真及合成数据等，研究数据源拓展、采集生成、清洗去重、质量评估和多模态对齐策略，建立可持续迭代的数据体系。 - 研究数据规模、质量、多样性、时空覆盖与模型能力之间的关系，制定语言、视觉、视频、状态、动作等模态及不同任务、场景的数据配比、采样和课程策略，持续提升预训练数据效率与信息密度。 - 探索理解、生成与动作统一的具身世界模型架构和学习范式，研究视觉、语言、状态、动作及时空交互信息的统一表征、Token 化、模态接口与联合训练目标，推动模型在预训练阶段实现跨模态对齐与联合建模。 - 围绕 In-context Learning、Zero-shot/Few-shot Generalization、跨任务迁移、跨场景泛化和长时程推理等目标，设计预训练任务、数据组织方式及评测方法，研究通用具身能力的形成机制并持续迭代。 - 与 Infra 团队协同迭代模型训练与推理框架，从算法和模型侧优化大规模训练的稳定性、吞吐、显存及并行效率，提升推理延迟、生成质量和资源利用率，支持研究方案的快速验证与规模化应用。 - 构建覆盖离线数据、仿真环境和真实机器人任务的评测与诊断体系，开展系统实验、消融分析和 Scaling 研究，跟踪具身智能、多模态基础模型、世界模型与生成式建模前沿，推动论文、专利、开源项目及核心技术成果产出。 ## Qualifications - 硕士及以上学历，计算机、人工智能、机器人、自动化、数学、统计等相关专业，具备扎实的机器学习、深度学习、概率建模与优化基础。 - 在多模态大模型、视频生成、世界模型、具身智能或相关方向具有深入研究经验，理解 Transformer、自回归建模、Diffusion、VAE/VQ、MoE 等方法及其适用场景。 - 具备较强的预训练数据研究与实验分析能力，理解数据源、数据质量、数据分布和数据配比对模型能力的影响；有大规模多模态数据建设、质量评估、数据筛选、合成数据或数据效率研究经验者优先。 - 熟悉跨模态对齐、统一表征、离散/连续 Token 化、时空建模、动作生成、物理世界预测等关键问题，对 In-context Learning 和 Zero-shot Generalization 有研究或实践经验者优先。 - 熟练使用 Python、PyTorch 等工具，具备从问题定义、模型设计、训练调优到评测分析的完整研发能力；有大规模预训练、分布式训练、推理加速或训练框架协同优化经验者优先。 - 具备较强的独立科研、问题分析和工程落地能力，能够提出可验证的研究假设，快速完成实验并定位瓶颈；有真实机器人、仿真平台或机器人动作数据经验者优先。 - 在具身智能、多模态学习、世界模型、计算机视觉或生成式 AI 等方向的顶会顶刊（如 RSS、CoRL、ICRA、CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR、ICML 等）发表论文，或拥有代表性开源项目、模型及系统成果者优先。 ## At a glance - Posted by the employer: Sep 18, 2026 - First seen by OpenNash: Oct 19, 2026 - Last checked: Oct 19, 2026 - Listed for: 31 days - Location: 北京[Apply on Xiaomi ’s careers site →](https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/index/position/7623976767481219374/detail) ## More jobs at Xiaomi ### [27届招聘实习生-国际职能平台](https://jobs.opennash.com/companies/xiaomi/jobs/6d4d527313cd96474e53/) 北京 ### [AI Agent 产品经理](https://jobs.opennash.com/companies/xiaomi/jobs/fc2f52865a7e2d84fbd7/) 北京 ### [AI Agent 架构师 / Tech Lead](https://jobs.opennash.com/companies/xiaomi/jobs/35dcfe12c39db2a6a88a/) 北京 ### [AI Agent产品经理](https://jobs.opennash.com/companies/xiaomi/jobs/1b2859d295836fa011a9/) 北京 ### [AI Agent研究员实习生-小爱](https://jobs.opennash.com/companies/xiaomi/jobs/0c7ddc4025af5dc78885/) 北京 ## Similar jobs at other companies ### [Robotics Operator](https://jobs.opennash.com/companies/sgs/jobs/67ba0d22a77c0382c4c1/) SGS · Brisbane City, QLD, Australia ### [Senior Robotics Connectivity Engineer](https://jobs.opennash.com/companies/siemens/jobs/c47308c76278a417e415/) Siemens ### [Robotics Software Engineer](https://jobs.opennash.com/companies/ecolab/jobs/42edc53295b5af9b38b7/) Ecolab · Witterswil, Solothurn, Switzerland ### [System Engineer, Staff/Senior Staff (Robotics)](https://jobs.opennash.com/companies/qualcomm/jobs/b8f7e3d518df1069c24d/) Qualcomm · Tokyo, Japan ### [Robotics Business Development Specialist](https://jobs.opennash.com/companies/abb/jobs/832cc63f963f847052c0/) ABB · Madrigalejo del Monte, Spain OpenNash lists jobs from employers’ own careers sites and does not handle applications. Dates come from the employer where stated; “first seen” and “last checked” are our own observations. OpenNash Jobs · Official listings with dates and links to the employer. [Weekly hiring report](/reports/hiring/) · [Methodology](/methodology/)