​​人工智能工程师需要掌握的核心技能包括扎实的数学基础、编程能力、机器学习与深度学习技术、数据处理能力，以及跨领域的软技能。​​ 这些技能共同构成解决复杂AI问题的能力框架，同时需紧跟技术前沿并注重伦理合规。

1. ​​数学与统计学基础​​
   线性代数（矩阵运算、特征值）、概率论（贝叶斯定理、随机变量）、微积分（梯度下降）是算法设计的基石。统计方法（假设检验、回归分析）则用于模型验证与数据分析。

2. ​​编程与工具链​​
   Python是主流语言，需熟练使用NumPy、Pandas等库及TensorFlow/PyTorch框架。同时需掌握数据结构（树、图）、算法（动态规划）和版本控制工具（Git）。

3. ​​机器学习与深度学习​​
   从监督学习（决策树、SVM）到无监督学习（聚类），再到神经网络（CNN、RNN）和前沿模型（Transformer），需理解原理并能调参优化。嵌入式开发（传感器控制、Linux部署）也属常见需求。

4. ​​数据处理与工程化​​
   数据清洗、特征工程和SQL操作是基础，需熟悉OpenCV等图像处理工具。模型部署（Docker、API接口）和性能优化（分布式计算）决定落地效果。

5. ​​软技能与伦理意识​​
   团队协作（敏捷开发）、跨领域沟通（业务需求转化）不可或缺。需遵守隐私保护法规，关注AI伦理（偏见治理、社会影响），确保技术负责任地应用。

持续学习（跟踪论文、参与开源项目）和实战经验（竞赛、项目迭代）是能力进阶的关键。AI工程师既是技术专家，也需成为问题解决者和创新推动者。