计算机科学 / 人工智能 / 自动化 / 机器人等相关专业，硕士或博士在读。精通 Python/C++，熟练使用 PyTorch；熟悉 Linux 与 Git，具备扎实的工程实现与代码组织能力。熟悉时序序列建模与主流架构，对端到端自动驾驶规划、模仿学习（IL）或强化学习（RL）有深入理解。动手能力强，能独立完成「数据预处理 → 分布式训练 → 性能调优」全流程，具备系统性 Debug 经验。 加分项有 Diffusion Policy、Drifting Policy 等动作策略的实际项目经验。熟悉高维隐空间表征学习、状态空间模型（SSM），或 Consistency Models 等高效采样加速方法。ACM / RoboMaster 等编程或机器人竞赛获奖。熟悉自动驾驶评测体系，有闭环仿真大规模并行训练经验；或在 CVPR / ICCV / NeurIPS / ICLR / CoRL 等顶会发表过相关工作。