[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

# （高招通道）相机部-生成式AI技术专家

北京 

Listed on Xiaomi ’s official careers site. Posted August 21, 2026. Check that it is still open and apply there.
[Apply on Xiaomi ’s careers site →](https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/index/position/7194835688251850860/detail)

[OpenNash Jobs](https://jobs.opennash.com/) / [Xiaomi ](https://jobs.opennash.com/companies/xiaomi/) / （高招通道）相机部-生成式AI技术专家

## Job description
- 负责生成式AI在手机影像场景的算法研发与落地，包括但不限于 AI 消除、AI 扩图、超分重建、画质增强、人像/风格化生成等能力。
- 跟进扩散模型（Diffusion / Flow Matching）、多模态大模型等前沿方向，完成技术选型、原型验证到产品化的全流程。
- 面向端侧算力约束做模型压缩与推理优化（蒸馏、量化、剪枝、少步采样），与芯片及平台团队协同完成 NPU/GPU 部署。
- 参与影像数据链路建设，包括训练数据构建、评测体系与主客观画质对齐。
- 与产品、交互、系统团队协作定义功能形态，推动能力在旗舰机型上量产交付。

## Qualifications
- 硕士及以上学历，计算机视觉、机器学习、图像处理等相关专业，3 年以上算法研发经验。
- 熟练掌握 PyTorch，具备扎实的深度学习工程能力与代码功底。
- 深入理解扩散模型原理与主流框架（Stable Diffusion / SDXL / DiT / ControlNet / LoRA 等），有独立训练或微调大规模生成模型的经验。

### 具备至少一项完整落地经验
- 图像生成、图像编辑、超分、去噪、ISP 相关算法或视频生成。
- 良好的沟通与协作意识，能在跨团队环境中推动技术方案落地。

## At a glance
- Posted by the employer: Aug 21, 2026
- First seen by OpenNash: Oct 19, 2026
- Last checked: Oct 19, 2026
- Listed for: 59 days
- Location: 北京[Apply on Xiaomi ’s careers site →](https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/index/position/7194835688251850860/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

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/)