深厚的技术背景与项目经验：候选人应具备计算机科学、信息技术或相关领域的硕士或博士学位，并拥有至少7年以上的工作经验，其中包括不少于3年专注于知识图谱构建、自然语言处理（NLP）以及问答系统开发的实际项目经验。特别需要在银行或金融领域具有成功案例。
专业知识图谱技术能力与决策树研究：除了精通知识图谱的核心技术外，候选人还需对决策树算法及其应用有深入的研究和实践经验，包括但不限于ID3、C4.5、CART等算法。能够利用决策树技术优化问答系统的分类和预测准确性，结合知识图谱提升解决方案的整体性能。
机器学习与深度学习的应用能力：不仅限于对决策树的掌握，候选人还应该熟悉其他机器学习和深度学习框架和技术，如TensorFlow、PyTorch等，能将这些技术融合应用于提高问答系统的智能化水平。