1. 计算机、计算机视觉、人工智能等相关专业，硕士及以上学历；
2. 熟悉人脸识别、车牌识别、目标检测和跟踪、OCR等算法；
3. 熟悉PyTorch、PaddlePaddle、Keras/TensorFlow、Caffe、MXNet中至少一种框架；
4. 熟悉特征工程、模型训练、模型选择和评估、模型优化和集成、模型压缩等；
5. 熟练掌握Python、Java、C++等常用编程语言中至少一种；
6. 有良好的编程习惯，扎实的算法功底；有强烈的责任感和良好的团队合作精神；
7、有CV模型高并发工程化处理经验。