1、计算机科学、数学、统计学、电子工程、数据科学、通讯等相关领域的硕士或博士学位。
2、熟练掌握Python、R、Java、C++等编程语言，尤其是Python在AI领域应用广泛,机器学习框架:熟悉Tensorflow、PyTorch、Keras、Scikit-learn等机器学习框架和库。数据处理:具备数据处理和分析能力，熟悉SQL、Pandas、NumPy等工具。3、算法与数据结构:扎实的算法基础，熟悉常见的机器学习算法(如回归、分类、聚类、神经网络等)和数据结构。
4、深度学习:了解卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、生成对抗网络(GAN)等深度学习模型。
5、自然语言处理(NLP):熟悉文本处理、情感分析、机器翻译、语音识别等技术。
计算机视觉:了解图像处理、目标检测、图像分割等技术。
6、大数据技术:熟悉Hadoop、Spark等大数据处理工具。
7、招聘专职、兼职人员。
8、薪酬待遇面谈。