1、掌握一门主流编程语言，如 Python，Java，Go，熟悉其基本语法、数据结构和控制流程，能够运用编程语言 进行简单的程序开发和数据处理任务，了解常用的面向对象编程概念。
2、对 Java，Js，Python，Go 或 C++语言有一定程度的了解，具备基本的语法阅读和简单代码编写能力，能够在需要时协助完成一些基于这些语言的开发任务。
3、了解机器学习和深度学习的基本原理和常见算法，如线性回归、决策树、神经网络等，熟悉模型的训练、评估和预测方法，能够在指导下搭建简单的模型并进行初步的实验和分析。
4、熟悉至少一种模型部署框架和工具，如 TensorFlow Serving、TorchServe 等，能够按照文档要求进行模型的部署和简单的配置操作，了解模型服务的启动、停止和管理方法。
5、熟练掌握 SQL 语言的基础查询语句，能够从数据库中提取、过滤和聚合数据，了解常用的关系型数据库（如 MySQL、Oracle）和非关系型数据库（如 MongoDB、Redis）的基本操作和特点。
6、熟悉数据清洗和预处理的基本技术和方法，能够使用工具（如 Pandas、Excel 等）对数据进行简单的转换和整理，了解数据可视化的基本原理，能够运用工具（如 Matplotlib、Seaborn 等）绘制简单的图表展示数据特征。
7、了解 Linux 操作系统的基本命令和文件系统结构，能够在 Linux 环境下进行简单的程序部署、调试和运行操作，熟悉常用的服务器性能监控指标和方法，能够协助排查简单的服务器故障。
8、对容器技术（如 Docker）有初步的了解，能够按照教程完成容器的创建、运行和管理，了解容器镜像的制作和分发过程，能够在指导下将应用程序打包成容器镜像并进行部署。
9、熟悉版本控制系统（如 Git）的基本操作，包括代码的克隆、分支创建、提交和合并冲突解决，能够遵循团队制定的代码提交规范和协作流程，与团队成员进行有效的代码协作。
10、了解项目管理工具（如 Jira、Trello）和团队协作平台（如 Slack、钉钉）的基本功能和使用方法，能够及时查看和更新自己负责的任务进度，积极参与团队讨论和沟通。