-计算机、电子、应用数学、自动化等相关专业的硕士及以上学历 -具有良好的机器学习的理论基础，良好的数学基础以及分析解决问题的能力 -熟练掌握C++、Python编程语言，具备Linux下开发能力，具有良好的编程习惯和工程实现能力 -熟悉Transformer在CV领域的应用，具备模型训练与调优经验 -了解基于Transformer的多任务学习框架（如联合检测+分割+跟踪的端到端模型） -了解大语言模型或者视觉语言模型的工作原理、训练方法 -了解常见的自监督、半监督方法及对应的数据方案 -在计算机视觉或机器人相关领域顶级会议或期刊CVPR、ICCV、ICRA、IROS、PAMI等发表论文者优先 -良好的沟通表达能力和团队合作意识