1、扎实的C++/Python编程基础，熟悉常用数据结构和算法，熟悉软件设计模式；
2、较强的算法实现能力，至少熟练使用Pytorch、Tensorflow、MXNet等深度学习框架之一；
3、具有TensorRT工程化或其他深度学习推理引擎者优先；
4、具有异构计算优化经验优先（CUDA/OpenCL/NEON等）；
5、计算机相关专业硕士以上学历，有自动驾驶研发经验者优先；
6、具有优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情；
7、对新技术有持续热情，善于快速学习，个性乐观，善于与人沟通合作。
使用pip或easy_install可以管理和安装python的package包，实际上它们都是从pypi服务器中搜索和下载package的。目前在pypi服务器上，有超过三万多个package，同时还允许我们将自己的代码也上传发布到服务器上。这样，世界上的所有人都能使用pip或easy_install来下载使用我们的代码了。具体步骤如下：
首先创建项目文件和setup文件。
目录文件结构如下：
project/
simpletest/
__init__.py
test.py
setup.py
假设项目文件只有一个simpletest包，里面有一个test.py文件。
创建的setup.py文件格式大致如下，其中，install_requires字段可以列出依赖的包信息，用户使用pip或easy_install安装时会自动下载依赖的包。详细的格式参考文档。
from setuptools import setup, find_packages
setup(
name = 'simpletest',
version = '0.0.1',
keywords = ('simple', 'test'),
description = 'just a simple test',
license = 'MIT License',
install_requires = ['simplejson>=1.1'],
author = 'yjx',
author_email = '[email protected]',
packages = find_packages(),
platforms = 'any',
)
然后将代码打包。
打包只需要执行python
setup.py xxx命令即可，其中xxx是打包格式的选项，如下：
# 以下所有生成文件将在当前路径下 dist 目录中
python setup.py bdist_egg # 生成easy_install支持的格式
python setup.py sdist # 生成pip支持的格式，下文以此为例
发布到pypi。
发布到pypi首先需要注册一个账号，然后进行如下两步：
注册package。输入python setup.py register。
上传文件。输入python setup.py sdist upload。
安装测试
上传成功后，就可以使用pip来下载安装了。
另外，pypi还有一个测试服务器，可以在这个测试服务器上做测试，测试的时候需要给命令指定额外的"-r"或"-i"选项，如python
setup.py register -r "",python
setup.py sdist upload -r "",pip
install -i "" simpletest。
发布到测试服务器的时候，建议在linux或cygwin中发布，如果是在windows中，参考文档，需要生成.pypirc文件
