1. 熟练使用C++， 具有较多的C++代码经验； 2. 具有较强的学术和业内文献和竞品调研能力； 3. 具有较好的数理基础，数学较好，熟悉概率论，微积分，线性代数，矩阵分析，优化理论，运筹学等基础； 4. 责任心强，做事仔细，有较强的沟通表达，积极上进，学习能力强； 5. 在一下任意方向有较强的知识储备和实现经验积累： a. 熟悉多视图几何，熟悉三维重构算法，SfM或者SLAM等基础知识以及实现经验； b. 熟悉多传感器融合，航迹融合，了解GNSS等基本原理，IMU传感器特性； c. 熟悉卡尔曼滤波、粒子滤波及其变种，对卡尔曼滤波有较深入的工程应用和数理理解； d. 熟悉点云操作，例如点云分割，配准等处理，能够熟练应用激光的数据进行例如SLAM等操作； e. 熟悉多目标跟踪，熟悉诸如匈牙利分配算法、JPDA等常用的分配关联算法，雷达航迹关联后处理经验者优先； f. 熟悉应用几何或者深度学习方式进行双目深度估计，单目深度估计，以及视觉和激光深度估计前融合，视觉补全等深度计算的方向； g.熟悉基本的矩阵库运算，熟悉优化方法，并且能够在C++高效实现具体的算子，能够实现基本的矩阵操作库函数或者优化函数库，熟悉设计模式，对C++非常熟练。 6.以下经验者优先考虑，在CVPR,ICCV,ECCV,IROS,ICRA或同样等级的学术会议上以第一作者发表过原创学术论文，或者在ACM，Robocon或同样等级的计算机编程或机器人竞赛有优异表现。