专业要求:
计算机、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、机器人等相关专业
各算法岗岗位要求：
【人脸识别】有人脸识别相关的研究经验，在人脸识别相关竞赛中取得过比较好的成绩，工程能力强，对大规模分布式训练有深入的了解，或发表过相关学术论文。
【行人ReID】要求有相关研究背景，熟悉PCB、MGN等经典ReID工作，在ReID相关竞赛中取得过比较好的成绩，工程能力强，或发表过相关学术论文。
【人体姿态估计】对主流的Top down和Bottom up的人体姿态Human pose.估计算法有深入的了解，有具体研发经验，在相关数据集或比赛中取得过领先的成绩。
【目标检测】对主流目标检测算法非常熟悉，如Faster-RCNN, Mask-RCNN, Cascade RCNN,SSD, Deformable Conv等，在voc/coco等数据集上取得过较好的成绩，或发表过学术论文。
【异常检测】有通用异常检测的研究经验，对 Isolation Forest、Feature Bagging和Auto-Encoder等主流异常检测方法有深入研究，在相关数据集或比赛中取得过较好的成绩。
【3D视觉】有三维视觉相关知识和基础，对于与环境几何建模、三维物体识别、三维语义分割、点云处理等方面有深入研究和实践经验，能够将理论知识运动到实际工程问题中。
【SLAM】：良好的编程能力， C/C++或 Python，掌握至少一种经典SLAM框架，详细阅读过源码，掌握背后的理论知识；熟悉使用常见的图优化工具，GTSAM、ceres、g2o等。熟悉语义最新语义slam框架和利用深度学习方法处理点云经验者优先。
【机器人控制】 熟练掌握工业机器人基础框架和知识，如DH参数，IK，FK，四元数等；熟悉常见工业机器人轨迹规划算法，至少掌握一种运动规划算法；编程和算法基本功扎实，熟练掌握C++，以及至少一门脚本语言如Python；熟悉ROS系统，可熟练使用仿真软件者如gazebo等优先。