编程与 AI 辅助开发： 熟练掌握至少一种主流编程语言（如Python、Java、C++、Go、JavaScript/TypeScript）；熟悉 ChatGPT、Claude、GitHub Copilot、Cursor 等 AI 编程工具，提高开发、调试和测试效率。

软件开发与系统设计： 掌握软件开发生命周期（SDLC），具备系统设计、API开发、代码优化和工程实践能力；了解微服务、分布式系统、高可用架构等现代软件设计理念。

AI 与 Generative AI： 了解 LLM、Prompt Engineering、Embedding、RAG、Vector Database 等 AI 应用开发技术；AI方向可进一步学习 Fine-tuning、AI Agents、LLM Evaluation 和模型部署。

云计算与 DevOps： 熟悉 AWS、Azure、Google Cloud 等云平台；了解 Docker、Kubernetes、CI/CD 和云原生开发流程，具备自动化部署能力。

数据库与数据管理： 熟练掌握 SQL 及常见数据库（如PostgreSQL、MySQL）；了解 NoSQL 数据库（如MongoDB、Redis）、向量数据库（如Pinecone、Chroma）及现代数据存储技术。

框架与开发生态： 熟悉主流开发框架，如 Spring Boot、FastAPI、Django、React、Next.js 等；能够结合业务需求快速构建应用。

软件安全与质量管理： 了解安全编码、API安全、数据隐私保护及自动化测试流程；熟悉 Git、Code Review、Testing Framework 等工程工具。

MLOps 与 AI 系统工程： AI相关岗位需要了解模型部署、模型监控、版本管理、CI/CD 以及 AI 应用生产化流程。