1. 基础知识要求
Python 编程基础：
熟练掌握 Python 语法、数据结构（列表、字典、集合等）和算法。
熟悉面向对象编程（OOP）和函数式编程。
数学基础：
线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值分解等。
概率论与统计学：概率分布、贝叶斯定理、假设检验等。
微积分：导数、梯度、积分等。
数据处理：
熟练使用 NumPy 和 Pandas 进行数据操作和分析。
掌握数据清洗、特征工程和数据可视化（Matplotlib、Seaborn）。
2. 核心技能要求
机器学习
理论基础：
理解监督学习、无监督学习、强化学习的基本概念。
熟悉常见的机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、K-Means 等）。
工具与框架：
熟练使用 Scikit-learn 进行模型训练和评估。
掌握交叉验证、网格搜索、模型评估指标（如准确率、召回率、F1 分数等）。
深度学习
理解神经网络的基本原理（如前向传播、反向传播、梯度下降）。
熟练使用深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）。
掌握常见的神经网络结构（如 CNN、RNN、LSTM、Transformer 等）。
自然语言处理（NLP）
熟悉文本预处理技术（如分词、词干提取、停用词过滤）。
掌握词嵌入技术（如 Word2Vec、GloVe、BERT）。
熟练使用 NLP 库（如 NLTK、spaCy、Transformers）。
计算机视觉
熟悉图像处理基础（如 OpenCV）。
掌握图像分类、目标检测、图像分割等任务。
熟练使用计算机视觉库（如 OpenCV、Pillow）。
3. 高级能力要求
模型优化与调参：
掌握超参数调优技术（如网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化）。
熟悉模型压缩和加速技术（如量化、剪枝、蒸馏）。
分布式训练：
了解分布式训练框架（如 Horovod、PyTorch Distributed）。
熟悉多 GPU 训练和数据并行化。
模型部署：
掌握模型部署工具（如 TensorFlow Serving、TorchServe）。
熟悉 RESTful API 设计和开发。
了解容器化技术（如 Docker）和云平台（如 AWS SageMaker、Google AI Platform）。
强化学习：
理解强化学习的基本概念（如马尔可夫决策过程、Q-Learning、策略梯度）。
熟悉强化学习框架（如 OpenAI Gym、Stable-Baselines3）。
生成式 AI：
熟悉生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）。
掌握大语言模型（LLM）的应用和微调（如 GPT、LLaMA）。
4. 工具与平台
开发环境：
熟练使用 Jupyter Notebook 或 Google Colab 进行原型开发。
熟悉 IDE（如 PyCharm、VS Code）和调试工具。
版本控制：
熟练使用 Git 进行代码管理。
数据处理与存储：
熟悉大数据工具（如 PySpark、Hadoop）。
掌握数据库操作（如 SQL、NoSQL）。
沟通协作
跨团队协作：与技术、数据科学、设计等团队有效沟通，确保目标一致。
客户沟通：与客户或利益相关者沟通，理解需求并传达产品价值。
文档撰写：撰写清晰的产品需求文档、技术文档等。