岗位要求:
1. 全日制在读学生，本科及以上学历，能够尽快入职，并保证每周实习4-5天，至少3个月的实习期；
2. 计算机基础扎实，熟练掌握C/C++/Python编程，熟悉Linux；
3. 熟悉常用深度学习框架TensorFlow/PyTorch/Caffe/Caffe2/Mxnet中至少一种，熟练使用OpenCV/Numpy等算法库；
4. 对统计学习/机器学习/深度学习有一定的研究和理解，具备计算机视觉/模式识别/图像处理方面的基础知识；
5. 了解常见深度学习分类/检测/分割模型，包括MobileNet/ShuffleNet/Faster RCNN/Mask-RCNN/FCN等；
6. 具有以下至少一项实际项目经验：物体检测/关键点检测/图像语义分割/物体跟踪/模型压缩和量化/SLAM；
7. 对新技术有好奇心，愿意研读并实验最新论文成果；
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