教育背景 -计算机、大数据、电子信息等相关专业在读硕士，博士研究生，具备扎实的专业基础知识。 掌握高等数学、线性代数、概率论与数理统计等知识，熟悉信息论、凸优化等内容对理解AI模型原理和优化有帮助。 - 计算机基础：了解计算机体系结构、操作系统、数据结构与算法等基础知识 - 大数据知识：熟悉Hadoop、Spark等大数据处理框架，了解Hive、HBase等数据存储和查询工具，掌握数据仓库的概念和构建方法。 - AI知识：掌握机器学习和深度学习的基本算法和模型，如线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络等，了解自然语言处理、计算机视觉等AI应用领域的基本概念和技术。 技能要求 - 编程能力：熟练掌握Python，C++等编程语言，具备良好的编程习惯和代码规范，能运用相关语言实现数据处理、模型训练等任务。 - 工具使用：熟练使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，熟悉Numpy、Pandas等数据处理库，掌握Matplotlib等数据可视化工具。 - 数据处理能力：能够进行数据收集、清洗、标注等预处理工作，具备数据分析和特征工程的能力，能从海量数据中提取有价值的信息。