1. 熟悉人工智能基本原理和深度学习知识；
2、熟练使用Python、C++等编程语言，Python在数据科学和机器学习领域应用广泛，而C++在高性能计算中占据重要地位。
3、需具备扎实的数学和统计学基础，包括线性代数、概率论和微积分，这些知识是理解和构建算法的基础。
4、在机器学习和深度学习方面，需掌握常见的机器学习算法如线性回归、决策树和支持向量机，熟悉深度学习框架如TensorFlow和PyTorch。
5、数据处理和分析能力也是必不可少的，包括数据预处理、特征工程和数据可视化，熟悉大数据技术如Hadoop和Spark。
6、有>=5年的工作经验。