1、熟悉Linux开发环境，熟练掌握c++、python编程语言，熟悉数据结构、多线程、内存管理；
2、熟悉图像处理、计算机视觉、三维重建、机器学习、深度学习、定位、规划、控制等算法；
3、熟悉主流深度学习框架（PyTorch、TensorFlow等）；
4、熟悉传统图像处理算法以及目标检测、语义分割、实例分割、目标跟踪、位姿估计、关键点检测等；
5、熟悉传统三维点云算法以及目标检测、目标跟踪、语义分割等；
6、熟悉TensorRT、CUDA、rknn等，熟悉模型部署，熟悉模型量化、知识蒸馏、模型剪枝；
7、具备多传感器标定、多传感器融合经验；
8、熟悉相机、结构光相机、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、RTK、IMU、编码器等传感器；
9、熟悉ROS、OpenCV、PCL、ceres、eigen、g2o、openmmlab、VTK、QT、OpenGL等；
10、串口通信，TCP/UDP通信，can通信，Socket编程；

1、设计了一套基于机器视觉的工业产品尺寸测量系统，替代传统人工测量方式，提高检测效率和精度，拥有丰富的图像处理经验。
2、基于机器视觉和深度学习技术，开发了一套自动化缺陷检测系统，实现对工业产品的缺陷（如划痕、裂纹、缺料、污渍等）识别。
3、基于6轴机械臂和机器视觉开发了一套智能自动化喷涂系统，实现高精度、高一致性的表面喷涂作业，同时降低涂料浪费和环境污染。
4、在自动驾驶领域，实现摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多传感器的的感知融合，经过模型部署，实现实时推理。
5、车载360鱼眼相机环视拼接系统开发，并使用GPU加速。
6、视频数据经过采集、编码、传输、解码等环节，实现了向视频服务器上实时推流和拉流。