1. 计算机科学、人工智能、应用数学等相关专业硕士及以上学历；
2. 有深度学习算法研发和优化经验,有工业级项目经验者优先；
3. 精通多种并行计算平台和编程语言，如MPI、OpenMP、CUDA、TBB等，深入理解并行计算理论，包括并行算法、数据并行、任务并行；
4. 熟悉GPU硬件架构和底层计算库(如cuDNN、cuBLAS),能够进行底层优化，了解AI芯片和加速器(如TPU、NPU)的工作原理,有相关优化经验者优先；
5. 深入理解深度学习理论和常用模型架构(如CNN、RNN、Transformer等)，熟悉其内部实现原理；
6. 熟练掌握模型优化技术,如剪枝、量化、知识蒸馏、神经网络架构搜索(NAS)等；
7. 深入理解推理引擎关键技术,包括图优化、算子融合、内存优化等；
8. 优秀的算法设计能力和编程技巧,能够实现高效、可扩展的深度学习算法；
9. 良好的英语读写能力,能够阅读最新的英文研究论文并撰写技术文档。