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1. 基礎(chǔ)知識要求 Python 編程基礎(chǔ)： 熟練掌握 Python 語法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（列表、字典、集合等）和算法。 熟悉面向?qū)ο缶幊蹋∣OP）和函數(shù)式編程。 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)： 線性代數(shù)：矩陣運算、向量空間、特征值分解等。 概率論與統(tǒng)計學(xué)：概率分布、貝葉斯定理、假設(shè)檢驗等。 微積分：導(dǎo)數(shù)、梯度、積分等。 數(shù)據(jù)處理： 熟練使用 NumPy 和 Pandas 進行數(shù)據(jù)操作和分析。 掌握數(shù)據(jù)清洗、特征工程和數(shù)據(jù)可視化（Matplotlib、Seaborn）。 2. 核心技能要求 機器學(xué)習(xí) 理論基礎(chǔ)： 理解監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)的基本概念。 熟悉常見的機器學(xué)習(xí)算法（如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林、SVM、K-Means 等）。 工具與框架： 熟練使用 Scikit-learn 進行模型訓(xùn)練和評估。 掌握交叉驗證、網(wǎng)格搜索、模型評估指標（如準確率、召回率、F1 分數(shù)等）。 深度學(xué)習(xí) 理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理（如前向傳播、反向傳播、梯度下降）。 熟練使用深度學(xué)習(xí)框架（如 TensorFlow、PyTorch）。 掌握常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（如 CNN、RNN、LSTM、Transformer 等）。 自然語言處理（NLP） 熟悉文本預(yù)處理技術(shù)（如分詞、詞干提取、停用詞過濾）。 掌握詞嵌入技術(shù)（如 Word2Vec、GloVe、BERT）。 熟練使用 NLP 庫（如 NLTK、spaCy、Transformers）。 計算機視覺 熟悉圖像處理基礎(chǔ)（如 OpenCV）。 掌握圖像分類、目標檢測、圖像分割等任務(wù)。 熟練使用計算機視覺庫（如 OpenCV、Pillow）。 3. 高級能力要求 模型優(yōu)化與調(diào)參： 掌握超參數(shù)調(diào)優(yōu)技術(shù)（如網(wǎng)格搜索、隨機搜索、貝葉斯優(yōu)化）。 熟悉模型壓縮和加速技術(shù)（如量化、剪枝、蒸餾）。 分布式訓(xùn)練： 了解分布式訓(xùn)練框架（如 Horovod、PyTorch Distributed）。 熟悉多 GPU 訓(xùn)練和數(shù)據(jù)并行化。 模型部署： 掌握模型部署工具（如 TensorFlow Serving、TorchServe）。 熟悉 RESTful API 設(shè)計和開發(fā)。 了解容器化技術(shù)（如 Docker）和云平臺（如 AWS SageMaker、Google AI Platform）。 強化學(xué)習(xí)： 理解強化學(xué)習(xí)的基本概念（如馬爾可夫決策過程、Q-Learning、策略梯度）。 熟悉強化學(xué)習(xí)框架（如 OpenAI Gym、Stable-Baselines3）。 生成式 AI： 熟悉生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）和變分自編碼器（VAE）。 掌握大語言模型（LLM）的應(yīng)用和微調(diào)（如 GPT、LLaMA）。 4. 工具與平臺 開發(fā)環(huán)境： 熟練使用 Jupyter Notebook 或 Google Colab 進行原型開發(fā)。 熟悉 IDE（如 PyCharm、VS Code）和調(diào)試工具。 版本控制： 熟練使用 Git 進行代碼管理。 數(shù)據(jù)處理與存儲： 熟悉大數(shù)據(jù)工具（如 PySpark、Hadoop）。 掌握數(shù)據(jù)庫操作（如 SQL、NoSQL）。 溝通協(xié)作 跨團隊協(xié)作：與技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)、設(shè)計等團隊有效溝通，確保目標一致。 客戶溝通：與客戶或利益相關(guān)者溝通，理解需求并傳達產(chǎn)品價值。 文檔撰寫：撰寫清晰的產(chǎn)品需求文檔、技術(shù)文檔等。