1. 代码能力强，熟练使用Python；熟练使用图像处理相关的工具，如opencv、skimage、PIL等； 2. 有基于深度学习的计算机视觉算法研发项目经验；熟练使用Pytorch或TensorFlow；至少熟悉semantic segmentation、object detection、super resolution等方向中的一个； 3. 有遥感、测绘等专业基础优先，有遥感相关算法项目经验优先。 4. 有较强的研究能力优先，如研究生发表过CCF A类会议或期刊等论文，或本科发表过CCF B类以上会议或期刊论文 5. 有较强的学术比赛经验或者在重要数据集的Leaderboard上排名靠前者优先 6. 可接受全职与实习，实习时间不低于4个月

1. 2021年以后毕业, 学历硕士以上，需持有本科毕业证; 2. 计算机科学、信息自动化、应用数学等相关专业优先; 3. 熟悉深度学习基础理论和知识; 4. 熟悉各种典型CNN网络的适用场景以及使用方法，熟悉TensorFlow、Caffe、MXNet、PyTorch等主流深度学习框架中的一种或多种;或熟练掌握数字图像处理、图形学相关算法; 5. 拥有扎实的数学和编程功底，熟练使用C++、CUDA、Python等编程语言; 6. 优先考虑有工业检测竞赛经验的候选人; 7. 优先考虑有深度学习实际项目经验或者实习经历的候选人;

1. 扎实的编程基础，熟悉C++/Python等编程语言, 熟悉git 等版本管理工具; 2. 熟悉Linux/Unix系统，熟悉Tensorflow，Pytorch，Caffe 等 至少一种深度学习开源框架； 3. 在图像分类，物体检测，分割，OCR，NER，或者关键信息提取等领域有实际项目经验值优先。 加分项: 1. 在GitHub上发布、贡献流行开源项目者优先; 2. 在计算机学会A类国际期刊会议或者期刊上发表过论文优先; 3. 参加ACM-ICPC，KDD、kaggle、天池等竞赛，并取得优异成绩者优先。

1. 扎实的编程基础，熟悉C++/Python等编程语言, 熟悉git 等版本管理工具; 2. 熟悉Linux/Unix系统，熟悉Tensorflow，Pytorch，Caffe 等 至少一种深度学习开源框架； 3. 在图像分类，物体检测，分割，OCR，NER，或者关键信息提取等领域有实际项目经验值优先。 加分项: 1. 在GitHub上发布、贡献流行开源项目者优先; 2. 在计算机学会A类国际期刊会议或者期刊上发表过论文优先; 3. 参加ACM-ICPC，KDD、kaggle、天池等竞赛，并取得优异成绩者优先。