1、硕士及以上学历，计算机、模式识别、电子工程、应用数学类等相关专业； 2、具有较好的数学功底，对图像处理、模式识别、机器学习理论有较深入的理解与认识，掌握深度学习、强化学习等最新进展； 3、在下述任一领域有研究经历：人脸识别、虹膜识别、活体检测、眼球跟踪、3D人脸、AU和微表情分析、计算机视觉、机器学习 ； 4、熟练掌握CC++Python，具备扎实的编程基础； 5、熟练使用Caffe、Tensorflow、PyTorch及其它开源框架者优先； 6、有实际项目开发或参加竞赛经验者优先； 7、在CVPR、ICCV、CSVT、TMM、TIP、PAMI、 ACL、Interspeech、ICASSP等国际顶级会议或期刊上发表过文章者优先。