AI开发工程师需掌握以下核心技能，结合理论与实践，以应对复杂项目需求：

一、编程与AI框架基础

• Python ：首选编程语言，需熟练使用TensorFlow、PyTorch等AI框架。

• 其他语言 ：Java、C++等可提升跨领域应用能力。

二、数学与算法基础

• 线性代数、概率论、微积分 ：理解机器学习模型假设与优化。

• 机器学习算法 ：掌握回归、分类、神经网络等基础模型及应用场景。

三、数据处理与分析

• 数据收集与清洗 ：具备数据预处理能力，确保模型训练质量。

• 特征工程 ：从原始数据中提取有效特征，提升模型性能。

四、云计算与工程能力

• 云计算平台 ：熟悉AWS、Azure等，实现模型部署与扩展。

• DevOps工具 ：掌握CI/CD、Docker等自动化工具，提升开发效率。

五、领域知识与系统设计

• 行业理解 ：根据金融、医疗等具体领域需求，设计针对性解决方案。

• 软件架构 ：构建可扩展、可维护的系统，确保技术可行性。

六、实践与持续学习

• 动手实践 ：通过调试、优化代码，深化对AI逻辑的理解。

• 技术更新 ：关注AI前沿动态，持续学习新算法与工具。

总结 ：AI开发工程师需以编程为核心，结合数学、数据处理、云计算及领域知识，通过实践与持续学习，实现从AI辅助到技术主导的跨越。