问答 | 除了掌握深度学习框架，AI 工程师还需要哪些技能？

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问：除了掌握深度学习框架，AI 工程师还需要哪些技能？

来自社友的回答

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@约翰尼德普：

AI 工程师必须要有极强的编程能力，那除此之外，一名合格的 AI 工程师还需要哪些技能？ 首先，毫无疑问的是，AI 工程师要有过硬的数学基础和技术能力。线性代数、概率与统计、微积分、信息论等数理知识是 AI 的基础，要得心应手地处理这些数学概念需要花费大量的时间去学习。另外，熟练地使用 Python、R 等语言，知道特定的算法工具包，明白如何在线上部署机器学习模型也是必不可少的能力。 对于在校学生来说，找准方向进入科研领域、继续深造或者去 AI 公司实习了解主流框架的特点和用法，都是很好的学习机会。对于已经工作的开发者，回学校重新镀金是个不错的选择，如果无法重新回校读书，那么应该结合公司业务学习相应的基础知识，查漏补缺，这样会更有目的性且耗时更低。 第二，很多公司要求机器学习工程师不仅要有高超的技术能力，了解各个模型和算法的优缺点，同时还要有一定的业务能力。具体来讲，AI 工程师应该明白用机器学习的方法看待商业问题，理解问题的痛点，能够从数据中获取必要的信息，然后通过模型产生商业价值，使 AI 技术真正为用户服务。 总结起来，AI 工程师不仅要有技术，而且会被赋予更多产品、市场甚至是运营的职能，这样的转型是挑战开发者价值观的。天下没有免费的午餐，要做出更好的产品和软件， AI 工程师要付出更多的努力和更多的代价，重新审视自身与技术的关系，技术和产品的关系。 实际上，国内很多科技公司为开发者提供了大量的技术、资金、市场等资源的支持，帮助他们提升技术水平，磨练 AI 产品。