1、掌握C/C++，Python，Matlab等编程语言
2、熟悉机器学习基本原理，熟悉分类，回归，降维基本算法
3、基于深度学习特征提取的物体检测类算法，物体跟踪类算法，语义分割类算法等，包括但不限于RCNN类，SSD类，YOLO类，FCN，SegNet，RefineNet等，并且有过实际使用经验
4、会从源码角度使用Opencv, Caffe，Tensorflow, Pytorch等相关软件库，并且具备一定的源码阅读能力
5、理解SSD，YOLO等检测框架的局限性，并且在此基础上进行算法改进
6、利用光流，KCF,深度学习等算法进行目标跟踪，并且能够阅读相关英文文献

任职要求：

1、根据不同的业务场景设计实现并且优化场流估计相关算法；
2、进行边缘端算法工程化；
3、对模型进行部署与加速；
4、对已有模型进行不同计算平台压缩
5、使用相关优化方法对深度学习网络优化；