熟练使用AI编程工具（Cursor、WindSurf、GitHub Copilot、Kimi等）进行高效开发，能够快速借助AI理解复杂代码库（如diffusers、rllib、gpudrive等）、实现算法原型、 debug分布式训练代码，并具备批判性思维审查AI生成代码的正确性与效率
扎实的Python/C++基础，精通PyTorch，熟悉深度学习训练 pipeline（数据加载、分布式训练、模型评估），具备良好的代码规范与Git协作习惯
熟悉生成式模型（Diffusion Models、VAE、GAN）或强化学习（PPO、SAC、Offline RL、Model-Based RL）的基本原理，了解轨迹预测、行为规划或自动驾驶决策的经典方法
对端到端自动驾驶（如UniAD、VAD、FusionAD）、VLA架构（如DriveVLM、EMMA、LLaDA）有浓厚兴趣，具备阅读顶会论文（CoRL、NeurIPS、ICML、CVPR）并快速复现的能力