شایستگی‌های فنی (سخت)بر اساس مدل KSA:

دانش (Knowledge):

1. تسلط بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق (Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning)
2. آشنایی با فریمورک‌های هوش مصنوعی مانند TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn
3. درک مفاهیم پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی (NLP) و شبکه‌های عصبی عمیق (CNN, RNN, Transformers)
4. دانش در زمینه داده‌کاوی، تحلیل داده و کلان‌داده (Big Data)
5. آشنایی با ابزارهای پردازش ابری مانند AWS AI, Google Cloud AI, Azure AI

مهارت‌ها (Skills):

1. برنامه‌نویسی با زبان‌های Python, R, Java برای توسعه مدل‌های AI
2. طراحی و بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
3. پردازش و تحلیل مجموعه داده‌های حجیم برای استخراج بینش‌های عملی
4. پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در سیستم‌های تعبیه‌شده و اپلیکیشن‌های کاربردی
5. استفاده از ابزارهای DevOps و MLOps برای استقرار و مدیریت مدل‌های AI

توانایی‌ها (Abilities):

1. حل مسائل پیچیده مرتبط با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
2. تفکر خلاق و توانایی طراحی راهکارهای هوشمند
3. هماهنگی و همکاری با تیم‌های چندرشته‌ای برای اجرای پروژه‌های AI
4. توانایی یادگیری سریع و به‌روز نگه‌داشتن مهارت‌ها با پیشرفت فناوری

شایستگی‌های رفتاری (نرم):

1. خلاقیت و نوآوری در ارائه راهکارهای جدید
2. مهارت‌های ارتباطی قوی و توانایی کار تیمی
3. تفکر تحلیلی و حل مسئله
4. مدیریت زمان و توانایی اولویت‌بندی وظایف
5. انعطاف‌پذیری در مواجهه با تغییرات فناوری