1、硕士研究上及以上学历，精通安全多方计算、联邦学习、可信执行环境（TEE）等隐私计算技术方向的基本原理和方法； 2、具备扎实的分布式机器学习、密码学、概率统计等基础理论知识功底； 3、熟悉掌握至少一种主流隐私计算框架（如隐语、FATE)，优先并具备实际部署或者研发经验者优先; 4、熟练掌握至少一种主流机器学习框架（包括但不限于PyTorch、TensorFlow等），具备基于上述任一框架工具开发实际算法和系统经验者优先； 5、至少熟练掌握Python、Java、Go、C++中的一种语言，具备良好的编码习惯； 6、具备高度的责任心，优秀的快速学习、问题分析和动手能力，良好的团队合作意识与跨部门沟通的能力。