应用数学、计算机视觉、模式识别、机器学习、电子信息、机器人等相关专业的硕士/博士学生
在计算机视觉目标检测领域的2D，3D目标检测（单目3D、bev、OccupancyNetwork、Map）有深入研究经历，熟悉经典和前沿的单目2D，3D、BEV检测（分割）算法
熟悉当前主流的深度学习算法，精通一个或者多个领域的算法研究，包括但不限于目标检测、多任务学习、目标分割等
了解数据结构、算法和大规模数据处理（百万~千万）
至少精通C/C++ 或python编程，有ACM经验者优先
至少熟悉一个常见的神经网络开源工具库，如Caffe/TensorFlow/PyTorch/ 等