1、本科及以上学历，计算机、模式识别、人工智能、信息科学、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、物理学等相关专业；
2、熟练掌握计算机视觉、深度学习、图像视频处理相关的理论知识和实践技能；
3、熟悉各种典型CNN网络的适用场景以及使用方法，熟悉TensorFlow、Caffe、MXNet、PyTorch等主流深度学习框架中的一种或多种; 或熟练掌握数字图像处理、图形学相关算法；
4、拥有扎实的数学和编程功底，熟练使用C++、CUDA、Python等；
5、有较强的研究能力者优先，例如在国际顶尖会议或期刊（包括但不限于CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICML, TPAMI, IJCV, ICLR, SIGGRAPH等）上发表过论文；
6、有较强的代码能力者优先，获得过ACM或其他商业代码竞赛的荣誉，如ACM区域赛金牌、NOI银牌以上、百度之星决赛等，或代码开源在GitHub上并有较大影响；
7、有较强的比赛经验者或者在重要数据集的排行榜上排名靠前的优先，这些比赛包括但不限于ImageNet、COCO等相关竞赛、Kaggle等一些国内外商业比赛、亚太大学生/国际空中/Robomaster机器人大赛等；
8、有较丰富的相关经验者优先，如一年以上人工智能领域公司进行计算机视觉&机器学习&图像视频方面的实习，或来自国内外计算机视觉/机器学习/计算机图形学/数据挖掘等领域内知名实验室。