职位详情

职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:xiaomi:7623976767481219374

具身世界模型数据工程师 - XiaomiRobotics

未披露 · 北京 · 小米集团

主分类:计算机视觉与图像感知算法研发
算法与数据
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
{
    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "具身世界模型数据工程师 - XiaomiRobotics",
        "job_level": "未披露",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "未披露",
        "location": "北京",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "数据研发"AI生成
    },
    "company": {
        "company_name": "小米集团",
        "company_industry": "消费电子 / 智能制造 / 物联网",
        "company_size": "10000人以上",
        "company_website": "xiaomi.com",
        "company_description": "小米是一家消费电子和智能制造企业,以智能手机、智能硬件和物联网平台为核心。"
    },
    "compensation": {
        "salary_range": {
            "min": "",
            "max": "",
            "currency": "未披露",
            "cycle": "未披露"
        },
        "benefits": "未披露"
    },
    "requirements": {
        "working_years": 3,
        "degree": "硕士及以上学历",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "研发并适配下一代具身世界模型的视觉编码器,提升视觉的压缩比和重建质量,并将时空信息更好的融合到编码器中",
        "requirements_text": "硕士及以上学历\n有3年以上的离散视觉编码器研发经验,熟悉已有的各类视觉编码器的原理及实现\n作为核心贡献者发表过高重建质量和压缩精度的视觉编码器",
        "skills": [AI生成
            "已有的各类视觉编码器的原理及实现"
        ],
        "preferred_qualifications": "未披露",
        "job_highlights": "未披露"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
            {
                "type": "apply_link",
                "value": "https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/index/m/position/7623976767481219374/detail"
            }
        ]
    },
    "posting": {
        "posting_id": "7623976767481219374",
        "post_date": "2026-04-02",
        "hire_time": "未披露",
        "update_date": "20260917",
        "job_url": "https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/index/m/position/7623976767481219374/detail"
    },
    "fulltext": "具身世界模型数据工程师 - XiaomiRobotics\n职位描述\n研发并适配下一代具身世界模型的视觉编码器,提升视觉的压缩比和重建质量,并将时空信息更好的融合到编码器中\n\n职位要求\n硕士及以上学历\n有3年以上的离散视觉编码器研发经验,熟悉已有的各类视觉编码器的原理及实现\n作为核心贡献者发表过高重建质量和压缩精度的视觉编码器\n研发并适配下一代具身世界模型的视觉编码器,提升视觉的压缩比和重建质量,并将时空信息更好的融合到编码器中\n硕士及以上学历\n有3年以上的离散视觉编码器研发经验,熟悉已有的各类视觉编码器的原理及实现\n作为核心贡献者发表过高重建质量和压缩精度的视觉编码器",
    "standard_classification": {
        "std_category_code": "T034",
        "std_aux_codes": [],
        "std_category_status": null,
        "std_taxonomy_version": "20261104"
    }
}