1、學(xué)歷要求：計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)或相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷，博士?jī)?yōu)先；
2、經(jīng)驗(yàn)要求：具備2年以上人工智能相關(guān)研究或開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)（博士學(xué)歷可放寬），有高水平學(xué)術(shù)論文、專利或開(kāi)源項(xiàng)目貢獻(xiàn)者優(yōu)先；
3、語(yǔ)言能力：能熟練閱讀英文技術(shù)文獻(xiàn)，具備良好的技術(shù)文檔撰寫(xiě)能力。
4、熟練掌握機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法（線性模型、樹(shù)模型、聚類等）與深度學(xué)習(xí)核心架構(gòu)（CNN、RNN、Transformer、GNN等）；
5、掌握概率統(tǒng)計(jì)、優(yōu)化理論、信息論等相關(guān)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，具備將實(shí)際問(wèn)題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)模型的能力；
6、精通Python，熟悉C++/Java等至少一門(mén)編譯型語(yǔ)言；
7、熟練使用PyTorch、TensorFlow等至少一種主流深度學(xué)習(xí)框架，了解其底層運(yùn)行機(jī)制；
8、掌握Linux開(kāi)發(fā)環(huán)境，具備扎實(shí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法設(shè)計(jì)與代碼優(yōu)化能力；

1、具備完整的模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、評(píng)估與部署經(jīng)驗(yàn)，掌握分布式訓(xùn)練、模型壓縮、邊緣部署等實(shí)用技術(shù)；
10、具有將研究成果轉(zhuǎn)化為可落地解決方案的經(jīng)驗(yàn)，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、科學(xué)智能等至少一個(gè)領(lǐng)域有實(shí)際項(xiàng)目成果；