学历：计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学、统计学、数学等相关专业本科或硕士在读。
核心课程：需熟悉数据结构与算法、机器学习、数据库原理、概率统计等。
技术技能：
编程语言：至少精通 Python，熟悉 SQL；加分项：Java/Scala/C++。
大数据工具：了解 Hadoop/Spark/Flink 等分布式计算框架，或至少熟悉一种（如 Spark）。
AI/ML 框架：掌握 TensorFlow/PyTorch 等深度学习框架，熟悉常见算法（如 CNN、RNN、强化学习）。
数据处理：熟悉数据清洗、特征工程、可视化工具（如 Pandas、Matplotlib、Tableau）。
数据库：熟悉 MySQL、HBase、Redis 等，了解 NoSQL 或时序数据库更佳。
加分项：有 Kaggle 竞赛、数学建模比赛经历，或 GitHub 开源项目（需提供代码链接）。
熟悉云计算平台（AWS/Azure/阿里云）或 Docker/Kubernetes 部署。
了解 NLP（如 Transformer、BERT）、CV（目标检测、图像分割）或推荐系统（协同过滤、排序模型）。
论文发表或科研项目经历（尤其是顶会/期刊）。
软技能：逻辑清晰，能独立解决问题，具备快速学习能力。良好的沟通能力，能配合团队完成项目迭代。