1. 机器学习、深度学习相关领域博士在读，目前主要从事机器学习和深度学习的前沿算法研究
2. 有在微软、旷视科技等公司的实习经历，参与计算机视觉算法研究
3. 精通Python、C/C++、MATLAB、CUDA等编程
4. 熟悉爬虫，Scrapy，requests, beautiful soup 等框架
4. 有过并行/分布式相关的基础，有国内/国际超级计算机竞赛经验
5. 已有多篇发表的论文，包含CVPR, ECCV, IEEE TPAMI, ACM SIGMOD
6. 熟悉计算机视觉算法、图像处理、图像理解分析、自然语言处理、文本分析、数据分析等领域
7. 已有三年以上的机器学习和深度学习研究、项目经历，涵盖自然语言处理、数据挖掘、计算机视觉等
8. 研究领域包括图像识别、物体检测、实例分割、语义分割、GAN、人脸检测识别、深度强化学习等
9. 熟悉 OpenCV，numpy，PyTorch，TensorFlow等框架

物体监测和实例分割：实现高分辨率物体检测，在小物体和定位精度上大幅提升。引入边界信息，提升实例分割的质量。
CDBTune: 利用深度强化学习进行MySQL数据库性能调优，通过强化学习算法选择最优的MySQL参数，优化数据库的读写性能，算法已经超过一般DBA的调参水平，论文发表在了SIGMOD 2019。