人工智能/算法工程师要求哪些职业能力

人工智能-算法工程师的职业能力要求如下：

算法设计和实现：具备扎实的算法设计和实现能力，能够分析问题、提出合适的解决方案，并将算法实现为可执行的代码。
机器学习和深度学习：熟悉机器学习和深度学习的基本理论和常用算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。
数据处理和特征工程：能够进行数据处理和特征工程，包括数据清洗、特征提取、数据转换和缩放等。
算法调优和性能优化：具备优化算法和提高其性能的能力，包括调整超参数、采用优化算法、优化代码结构等。
数学和统计学基础：熟悉数学和统计学的基本概念和方法，能够理解和应用到算法设计和分析中。
编程能力：具备良好的编程能力，熟练掌握至少一种编程语言（如Python、C++等），能够编写高效且可维护的代码。
算法评估和测试：能够设计和执行实验，对算法进行评估和测试，分析实验结果并提出改进措施。
深入理解相关领域：具备深入理解应用领域的相关知识，如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等，能够将算法应用于实际问题。
持续学习和创新意识：具备持续学习和创新意识，跟踪最新的人工智能技术和研究进展，不断提升自己的专业能力。

请注意，以上是算法工程师岗位的一般职业能力要求，具体需求可能会因公司规模、行业特点和具体职位要求而有所不同。实际应聘时，可以参考具体的招聘信息来了解具体需要掌握的技能和要求。