1. 扎实的编程基础，熟悉C/C++/Python/Go等编程语言； 2. 全面扎实的软件知识结构，掌握操作系统、数据结构、网络系统等专业知识； 3. 具备独立工作能力和解决问题的能力、善于沟通，乐于合作，勤于总结； 4. 优选条件： (1) 强烈的好奇心和坚韧不拔的意志，良好的数理基础和工程能力，是加分项。 (2)不满于课堂所学，积极参加校内外相关大赛或积极参与开源社区组织者优先； (3)有AIOps或分布式跟踪相关领域研究方向者优先

1. 熟悉常用机器学习算法，涉及分布式存储，运筹学，调度优化，时序预测等相关领域的应用问题，有一定实践经验，并具有较强的工程实践能力者优先； 2. 掌握C/C++、Java、Python、go等至少一门编程语言，熟练hadoop，spark，flink等至少一种大数据组件； 3. 有数理分析方面良好的素养以及数理统计基础，良好的数据敏感能力、较强的逻辑分析能力； 4. 有实际成果并发表在国际顶级会议、期刊者优先，有在KDDCUP、ImageNet、MSCOCO、ICDAR等权威比赛中取得优异成绩者优先。 5. 优选条件： (1) 对高并发、高稳定可用性、高性能、大数据处理有过实际项目及产品经验者优先 (2) 在时序数据或分布式系统领域有高质量文章者优先

良好的计算机专业基础，熟练掌握数据结构、算法、程序设计、概率统计和机器学习等基础知识 掌握Java/Python语言的一种或多种，理解该语言涉及的基础框架包括spring、netty、hibernate、mybatis等，对JVM原理有一定的理解； 熟悉linux操作系统、常用工具和命令，熟悉主流数据库及其原理。 掌握多线程等高并发系统编程和优化技能。 熟悉分布式系统的设计和应用，熟悉分布式、缓存、消息等机制；能对分布式常用技术进行合理应用，解决问题。