1. 编程技能：掌握至少一种编程语言，如Python、Java、C 等，能够编写适应不同应用场景的代码。
2. 数据分析技能：能够使用数据分析工具，如Hadoop、Spark、Flink等，对数据进行处理、清洗和分析。
3. 机器学习技能：了解机器学习算法和深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras等，能够使用这些工具实现机器学习模型。
4. 自然语言处理技能：能够使用自然语言处理工具，如NLTK、spaCy等，对文本数据进行处理和分析。
5. 计算机视觉技能：能够使用计算机视觉工具，如OpenCV、TensorFlow Vision等，对图像和视频数据进行处理和分析。
6. 数据科学和数据可视化技能：能够使用数据科学工具，如R、Python、Matplotlib等，对数据进行可视化和分析，呈现科学结论。
7. 创新思维和团队合作能力：AI时代需要创新思维和团队合作能力，能够与其他技术人员和产品经理合作，共同开发和应用AI技术。
8. 持续学习技能：AI技术在不断发展，需要保持持续学习技能，了解最新的技术和趋势。
