AI开发工程师需要掌握以下关键技能和知识：

1. 编程语言

Python 是AI开发中最常用的语言，拥有丰富的机器学习和深度学习库（如TensorFlow、PyTorch和scikit-learn）。C++ 和 Java 也在高性能计算和大数据处理中发挥重要作用，而 R 和 MATLAB 则在数据分析和统计建模中具有优势。

2. 数学基础

扎实的数学基础是AI开发的核心。工程师需要掌握概率论、统计学、线性代数和微积分，这些知识是理解和实现算法的基础。

3. 机器学习与深度学习

机器学习（如监督学习、无监督学习和强化学习）和深度学习（如神经网络、卷积神经网络和循环神经网络）是AI开发的核心领域。工程师需要熟悉常用的算法和模型，并了解其应用场景。

4. 数据处理与分析

AI开发工程师需要具备强大的数据处理和分析能力，包括数据清洗、特征工程、数据可视化等技能。这需要掌握工具如 Pandas、NumPy 和 Matplotlib。

5. 框架与工具

熟悉常用的AI开发框架和工具至关重要，例如 TensorFlow 和 PyTorch 用于深度学习，LangChain 用于生成式AI应用开发，以及 Jupyter Notebook 和 SingleStore Notebook 用于数据分析和模型开发。

6. 软件工程与领域知识

AI开发工程师还需具备软件工程能力，包括代码管理、版本控制和持续集成等。根据项目需求，了解特定领域的知识（如自然语言处理、计算机视觉或推荐系统）也非常重要。

总结

成为一名优秀的AI开发工程师，需要全面掌握编程语言、数学基础、机器学习和深度学习知识，并熟练使用相关框架和工具。数据处理能力、软件工程实践和领域知识也是不可或缺的。通过不断学习和实践，可以不断提升技能，适应AI技术的快速发展。