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不一样的领域含金量不同、门槛也有所不同，如ML，一般为工科出身的初期准备一般要求比较高，而其他工科学科的ML工程师会慢慢变熟练；但是在AI场景下，准备工作相对简单，例如做若干项目，只需要拥有big data，web development，物联网，机器学习，深度学习等基本技能和方法，就可以拿到一份AI的工程师职位。然而，AI场景也非常活跃，所以只拥有基本技能还不能完全胜任AI工程师的工作，还需要通过不断接触新的技术和方法来提高自身能力，从而为AI领域做出贡献。
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