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1. 数学、计算机、人工智能、模式识别等相关专业，博士期间从事过机器人开发项目者优先； 2. 精通C/C++、Java、Python等至少一门编程语言，有较强动手能力； 3. 了解目前常见的机器学习或者深度学习框架中的一个或者多个：TensorFlow, PyTorch，Caffe，Spark，XGBoost等，或有相关的开源项目贡献经验；编程或建模大赛获奖者优先； 4. 熟悉常见的机器学习模型算法，比如LR、GBDT、FM，Random Forest等；熟悉DeepLearning常见模型算法，如CNN/DNN/RNN/LSTM等；有完整业务线上DL建模和调参经验或领域顶会论文(NIPS/ICML/CVPR/KDD等)发表经验者优先； 5. 对计算机视觉某一方向具有较深的技术积累包括但不限于：图像视频的内容理解、文字检测和识别、场景理解、物体检测和分割、目标追踪、GAN等，能跟踪业内某一相关方向的最新进展； 6. 能够熟练运用深度机器学习、AI算法和其他方法，实现机器人图像识别、场景感知认知。