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1. 基礎知識要求 Python 編程基礎： 熟練掌握 Python 語法、數據結構（列表、字典、集合等）和算法。 熟悉面向對象編程（OOP）和函數式編程。 數學基礎： 線性代數：矩陣運算、向量空間、特征值分解等。 概率論與統計學：概率分布、貝葉斯定理、假設檢驗等。 微積分：導數、梯度、積分等。 數據處理： 熟練使用 NumPy 和 Pandas 進行數據操作和分析。 掌握數據清洗、特征工程和數據可視化（Matplotlib、Seaborn）。 2. 核心技能要求 機器學習 理論基礎： 理解監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、強化學習的基本概念。 熟悉常見的機器學習算法（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 進行模型訓練和評估。 掌握交叉驗證、網格搜索、模型評估指標（如準確率、召回率、F1 分數等）。 深度學習 理解神經網絡的基本原理（如前向傳播、反向傳播、梯度下降）。 熟練使用深度學習框架（如 TensorFlow、PyTorch）。 掌握常見的神經網絡結構（如 CNN、RNN、LSTM、Transformer 等）。 自然語言處理（NLP） 熟悉文本預處理技術（如分詞、詞干提取、停用詞過濾）。 掌握詞嵌入技術（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（如 OpenCV）。 掌握圖像分類、目標檢測、圖像分割等任務。 熟練使用計算機視覺庫（如 OpenCV、Pillow）。 3. 高級能力要求 模型優(yōu)化與調參： 掌握超參數調優(yōu)技術（如網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優(yōu)化）。 熟悉模型壓縮和加速技術（如量化、剪枝、蒸餾）。 分布式訓練： 了解分布式訓練框架（如 Horovod、PyTorch Distributed）。 熟悉多 GPU 訓練和數據并行化。 模型部署： 掌握模型部署工具（如 TensorFlow Serving、TorchServe）。 熟悉 RESTful API 設計和開發(fā)。 了解容器化技術（如 Docker）和云平臺（如 AWS SageMaker、Google AI Platform）。 強化學習： 理解強化學習的基本概念（如馬爾可夫決策過程、Q-Learning、策略梯度）。 熟悉強化學習框架（如 OpenAI Gym、Stable-Baselines3）。 生成式 AI： 熟悉生成對抗網絡（GAN）和變分自編碼器（VAE）。 掌握大語言模型（LLM）的應用和微調（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）和調試工具。 版本控制： 熟練使用 Git 進行代碼管理。 數據處理與存儲： 熟悉大數據工具（如 PySpark、Hadoop）。 掌握數據庫操作（如 SQL、NoSQL）。 溝通協作 跨團隊協作：與技術、數據科學、設計等團隊有效溝通，確保目標一致。 客戶溝通：與客戶或利益相關者溝通，理解需求并傳達產品價值。 文檔撰寫：撰寫清晰的產品需求文檔、技術文檔等。