- 具備扎實的計算機科學基礎，熟悉數據結構和算法的設計與分析。 - 熟悉常見的機器學習和深度學習算法，如線性回歸、決策樹、支持向量機、神經網絡等。 - 具備良好的數學基礎，包括概率論、線性代數和統計學，能夠理解和推導算法的數學原理。 - 熟悉常用的機器學習和深度學習框架，如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等。 - 具備良好的數據處理和特征工程能力，能夠對原始數據進行清洗、轉換和提取特征。 - 具備良好的模型評估和調優能力，能夠使用交叉驗證和網格搜索等技術來優化模型性能。 - 熟悉常用的數據挖掘和統計分析技術，如聚類分析、關聯規則挖掘、時間序列分析等。 - 具備良好的編程和軟件開發能力，能夠使用Python、C++等編程語言實現和優化算法。 - 具備解決實際問題的能力，能夠將算法應用于具體的業務場景，并進行性能優化和改進。 - 具備良好的團隊合作和溝通能力，能夠與其他工程師、數據和產品團隊緊密合作。