2、具備扎實(shí)的數(shù)學(xué)和算法基礎(chǔ)，如線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)等。
3、編程語言 ?：精通Python，能夠熟練使用NumPy、Pandas等科學(xué)計(jì)算庫；熟悉C++或Java，有實(shí)際項(xiàng)目開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
?4、計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ) ?：深入理解圖像處理的基本概念，如圖像濾波、邊緣檢測(cè)、形態(tài)學(xué)操作等；熟悉OpenCV、scikit-image等圖像處理庫的使用。
?5、 深度學(xué)習(xí)框架 ?：熟練掌握TensorFlow、PyTorch等至少一種深度學(xué)習(xí)框架，能夠構(gòu)建、訓(xùn)練和優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型。
6?、 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 ?：熟悉監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等基本概念，了解常用的分類、回歸、聚類算法及其應(yīng)用場(chǎng)景。
?7、算法優(yōu)化 ?：了解算法復(fù)雜度分析，能夠針對(duì)具體問題進(jìn)行算法優(yōu)化，提高算法的執(zhí)行效率和準(zhǔn)確性。
8、具備以下專業(yè)技能，優(yōu)先錄用：有圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)（如YOLO、Faster R-CNN）、語義分割（如UNet、DeepLab）、人臉識(shí)別等具體項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。熟悉深度學(xué)習(xí)模型的可解釋性方法，如LIME、SHAP等。 了解并實(shí)踐過模型壓縮、量化、剪枝等技術(shù)，以降低模型大小和推理時(shí)間。有使用GPU進(jìn)行加速計(jì)算的經(jīng)驗(yàn)，熟悉CUDA編程或相關(guān)框架（如TensorRT）。對(duì)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最新研究有持續(xù)關(guān)注，如Transformer、BERT等在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用。