1、熟練掌握 Python；
2、熟練掌握面向?qū)ο蟆⒊Ｓ?u>設(shè)計模式；
3、熟悉 Restful API 開發(fā)；
4、了解 Python 框架，Django / Flask / Tornado / Requests Haystack 等；
5、了解有 Node.js 項目經(jīng)歷，熟悉 restify, express, sequelize 等常用框架。

1、熟悉常用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，熟悉SQL開發(fā)和索引；
2、熟悉大數(shù)據(jù)平臺和組件（Hive、Spark、MaxCompute）等；
3、精通Python開發(fā)，熟悉基于Python代碼的性能分析和優(yōu)化；
4、熟練使用numpy、pandas、matplotlib、scipy等Python常用數(shù)據(jù)加工和處理模塊；
5、熟悉Django等Web服務(wù)框架，能獨立完成數(shù)據(jù)管理后端應(yīng)用開發(fā)。

1. 熟悉Python及常用庫（numpy、pandas、matplotlib等）；
2. 熟悉Redis，了解PostgreSQL；
3. 熟悉Oracle、SQL Server者加分；
4. 熟悉機器視覺開發(fā)；
5. 了解TimescaleDB、InfluxDB等時序數(shù)據(jù)庫。

1、用戶數(shù)據(jù)進行深入的分析挖掘；
2、制作可視化數(shù)據(jù)分析報告；
3、數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計與日常維護，數(shù)據(jù)字典的撰寫；
4、熟練使用python，掌握numpy、pandas、matlabplot的用法；
5、熟悉數(shù)據(jù)庫操作，熟悉mysql與hive。

1、熟悉互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析，建業(yè)務(wù)分析模型；
2、對用戶數(shù)據(jù)異常進行深入的分析挖掘；
3、熟練掌握SQL語句，熟悉SPSS、Excel等數(shù)據(jù)處理軟件；
4、熟悉python、java等編程語言，熟悉Shell、Perl等腳本語言。

1、熟悉機器學習、人工智能與深度學習相關(guān)算法；
2、熟悉深度學習框架TensorFlow、caffe、pytorch、keras，具備一定的分布式編程能力；
3、了解機器視覺、語音識別、NLP等；
4、精通Python編程語言；
5、了解VGG16、Resnet、Googlenet等網(wǎng)絡(luò)。

1、開發(fā)項目、語音、圖像、文本；
2、精通Python編程；編程基礎(chǔ)，良好的編程習慣；
3、熟悉常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，熟悉linux命令；
4、熟悉Java開發(fā)框架及技術(shù)，包括于Spring、Struts、Mybatis等，并了解其架構(gòu)和實現(xiàn)原理。