人工智能、機器算法

1.熟悉統計學習算法及模型，如支持向量機、決策樹、神經網絡等。

2. 對自然語言的語義理解檢索有深入研究（如知識圖譜表示、結構化預測、語義解析、信息檢索、知識挖掘等等）。

3. 掌握一項以上keras、nolearn、lasagne、theano、tensorflow等機器學習工具，能通過數據挖掘技術處理海量數據，分析與挖掘潛在規律和關聯，認識、建模并解決實際問題。

人工智能、機器算法

1. 計算機專業，精通JavaEE架構，有實踐經驗者優先；

2. 精通云計算的相關理論，了解業界的相關實現架構以及在實際中的應用；

3. 對主流的云計算平臺有深入研究和應用經驗；

4. 熟悉軟件架構模式，對流行軟件架構比較了解，在云計算領域有相關的研究，發表過專題論文優先。

移動計算、智能設備在傳統集團管理系統軟件中的應用

1. 計算機專業，精通JavaEE架構，有實踐經驗者優先；

2. 精通移動計算的相關理論，了解業界的相關實現架構以及在實際中的應用；

3. 熟悉智能設備應用開發架構與模式，熟悉軟件架構模式，對流行軟件架構比較了解；

4. 對iOS 或 Android 兩大移動平臺有深入研究和使用經驗。

內存數據庫在超大型集團中的應用

1. 計算機專業，精通JavaEE架構，有實踐經驗者優先；

2. 精通內存數據庫的相關理論，了解業界的相關實現架構以及在實際中的應用；

3. 熟悉軟件架構模式，對流行軟件架構比較了解，在內存數據庫領域有相關的研究，發表過專題論文優先。

大數據處理

1. 計算機相關專業，精通JavaEE架構，精通數據結構和算法，有實踐經驗者優先；

2. 精通數據庫及數據處理的相關理論，了解業界的相關實現架構以及在實際中的應用；

3. 對Hadoop相關技術框架有深入研究并有豐富的實際應用經驗；

4. 有數據倉庫、數據挖掘相關工作經驗優先；

5. 熟悉軟件架構模式，對流行軟件架構比較了解，在大數據處理領域有相關的研究，發表過專業論文優先。