1）掌握数字图像处理、计算机视觉、模式识别、机器学习/深度学习及现代数字信号处理理论。 2）掌握机器人运动学与控制、坐标变换与标定、视觉伺服、路径规划和多传感器融合理论。 3）熟悉CT/MRI/MRA/fMRI等医学影像成像与处理、DICOM数据、生物医学工程及医疗器械基础；了解脑机接口、电生理或柔性电极相关知识。 1）熟练使用C/C++、Python、MATLAB中的两种及以上，能够独立完成算法设计、工程实现、性能优化和大规模数据分析；熟悉PyTorch/TensorFlow等主流深度学习框架。 2）具备医学图像分割、跨模态配准、三维重建、器械/血管识别及导航定位中两项以上研发经验，熟悉DICOM及常用医学影像工具链。 3）具备机器人系统集成与算法工程化能力，能完成相机/手眼标定、坐标链建立、实时视觉处理、运动控制接口、误差分析及仿体/离体实验验证。 4）具备项目技术路线设计、项目书/研发报告/论文专利撰写能力；有医疗器械产品化、注册检验或跨学科团队技术统筹经验者优先。