[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VLA算法研究员 - XiaomiRobotics

北京 

Listed on Xiaomi ’s official careers site. Posted April 9, 2026. Check that it is still open and apply there.
[Apply on Xiaomi ’s careers site →](https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/index/position/7623976623868545290/detail)

[OpenNash Jobs](https://jobs.opennash.com/) / [Xiaomi ](https://jobs.opennash.com/companies/xiaomi/) / 机器人VLA算法研究员 - XiaomiRobotics

## Job description
- 研究并构建融合世界建模和动作生成的 VLA 模型
- 结合机器人数据、视频数据、视觉语言数据等，构建可扩展的数据引擎和训练pipeline
- 开展大规模的 VLA 训练，建立真实可靠的评测系统，持续迭代模型能力提升

## Qualifications
- 硕士及以上学历，计算机、人工智能、机器人、自动化、数学等相关专业，具备扎实的机器学习、深度学习和概率建模基础。
- 熟悉具身智能、多模态大模型、视频生成或动作生成等方向，理解主流方法原理与适用场景，如Transformer、Diffusion、VAE、VQ、MoE等。
- 具备较强的算法研发能力，熟练使用PyTorch等深度学习框架，有从模型设计、训练调优到实验分析的完整研发经验。
- 熟悉多模态数据建模，理解图像、视频、语言、动作轨迹等数据在训练与评测中的关键问题，有跨模态建模或生成任务经验者优先。
- 在机器人、具身智能、多模态、生成式AI等方向顶会/顶刊（如RSS、CoRL、ICRA、CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR等）发表论文，或有代表性开源项目/研究成果者优先。
- 具备优秀的问题分析与科研协作能力，对具身智能方向有强烈兴趣，能够快速学习并验证。

## At a glance
- Posted by the employer: Apr 9, 2026
- First seen by OpenNash: Oct 19, 2026
- Last checked: Oct 19, 2026
- Listed for: 193 days
- Location: 北京[Apply on Xiaomi ’s careers site →](https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/index/position/7623976623868545290/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/)
