[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

# 机器人实验室-机器人具身智能算法工程师实习生

北京 

Listed on Xiaomi ’s official careers site. Posted April 23, 2025. Check that it is still open and apply there.
[Apply on Xiaomi ’s careers site →](https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/internship/position/7496379402911383660/detail)

[OpenNash Jobs](https://jobs.opennash.com/) / [Xiaomi ](https://jobs.opennash.com/companies/xiaomi/) / 机器人实验室-机器人具身智能算法工程师实习生

## Job description
- 参与具身智能算法模型在技能学习、动作规划、抓取操作等应用上的研发，实现多场景多任务的泛化；
- 设计、训练、部署模仿学习、强化学习、迁移学习、多模态学习等算法，构建机器人各类应用的通用技能；
- 与大模型、运控等团队合作，推动具身智能数据集、机器人平台等各项目落地实施；
- 紧跟最新技术进展，将学术界前沿创新内容进行快速复现并创新，参与相关方向的论文与专利积累。

## Qualifications
- 硕士及以上学历，机器人、计算机、人工智能、机器学习、应用数学等专业，理论功底深厚，有机器人、机械臂、自动驾驶、大模型从业经历者优先；
- 掌握机器人操作快慢双系统设计理念（VLM+VLA），掌握相关ACT/Diffusion Policy/RDT/Pi0等基础算法，有相关GROOT、AgiBot GO1、Helix等模型实施经验者优先；
- 在多模态模型、自监督学习、迁移学习、强化学习、知识蒸馏、CoT等方向具备 SOTA 项目经验或具备坚实知识基础；
- 扎实的Python、C++编程能力，熟悉Pytorch、TensorFlow机器学习框架，掌握规范 git 工作流；
- 有创新的想法，乐于接受技术挑战，具备相关英文读写能力

## At a glance
- Posted by the employer: Apr 23, 2025
- First seen by OpenNash: Aug 1, 2026
- Last checked: Oct 19, 2026
- Listed for: Over a year
- Location: 北京[Apply on Xiaomi ’s careers site →](https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/internship/position/7496379402911383660/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/)
