李博士：近几年，深度学习技术取得重大突破，极大推动了人工智能行业的发展。在计算机视觉、自然语言处理等很多领域中，涌现了一大批初创公司：寒武纪、格灵深瞳、深鉴科技、竹间智能、旷视科技、摩图科技、Rokid、商汤科技等等。

那么对于应届生要掌握哪些技能，才能提高面试通过率呢？

首先，需要一定的数学能力。因在做项目的过程中，很多时候要去看别人论文，也经常需要进行简单的推导和算法改进，所以需要具备一定的数学能力。

其次，编码能力，这是从事人工智能高级岗位的前提。熟练掌握python编程，熟悉Tensorflow/Pytorch至少一种框架。如果是计算机视觉领域算法工程师，除了有一定算法研究能力之外，Matlab或者Opencv能力也要很强大。

再次，要多参加项目提高实战能力。只有通过项目实操才能知道难点在哪，哪些地方容易出现风险以及怎么做任务规划，你也能更好理解其中的思想和计算过程。

李博士：人工智能、大数据、云计算和物联网是目前非常热门而且前沿的领域，未来发展前景值得重视。不论是薪资待遇，还是人才缺口，都对程序员有很大的吸引力。

那么在面试深度学习高级工程师的时候，HR都看重哪些能力呢？

(1) 熟练的编程开发能力

对于深度学习高级工程师而言，掌握python编程语言是最基础的能力。除此之外，还要至少掌握一门底层开发语言。毕竟公司招人不会只为了让你训练模型写论文，有时候还要把模型部署到手机上，优化底层算法等等，所以也要掌握C/C++等编程语言。

(2) 优秀的模型开发能力

深度学习技术具有很高的灵活性，特别是随着许多流行的深度学习框架的出现，如Tensorflow，Keras，Caffe，MXnet，PyTorch，Theano等。这些工具大多以模块化方式开发，并具有活跃的社区和专业的支持。

虽然深度学习的开源代码很多，但是以学术研究模型为主，很少有企业会把产品线上优化过的核心模型放出来。所以优秀的模型开发能力，是必须要具备的。

李博士：近50年来，人工智能历经了3次浪潮，现在正处于深度学习技术阶段。未来深度学习算法将会逐渐被用于处理更多的任务，也会解决更多的问题，人工智能会对我们的生活、工作产生颠覆性的影响和改变。

我们分析了上百位深度学习从业者，发现优秀的深度学习工程师，都拥有这些性格。

1.持久的好奇心

好奇心可以被定义为渴望获得更多的知识。深度学习作为发展非常迅速的人工智能前沿技术，必须学习更多知识以保持不落伍，而好奇心是学习最好的推动力。

2.深刻的行业理解能力

要成为一名优秀的深度学习工程师，需要对所从事的行业有深入的了解，并知道公司正在努力解决的业务问题，能够辨别哪些问题对于解决业务问题至关重要。只有深刻理解了行业，了解企业的运作方式，才能够更好地朝正确的方向努力。

3.良好的沟通能力

能够清晰流利地将技术发现传递给非技术团队的人员，比如市场营销部门或销售部门，对深度学习工程师，是一种非常重要的能力。作为一名深度学习工程师，必须知道如何表达沟通，才能方便任何人都能理解。对大多数企业主来讲，他们并不想知道你分析的具体内容，而是对如何积极影响公司业务更感兴趣。所以，良好的沟通能力必不可少。