AI应用开发工程师是一个多面性的职位，需要具备广泛的技能和知识。以下是一些必备的技能和知识概览：
1. 编程能力：精通至少一种编程语言，如Python、Java、C++等，以及相关的数据结构和算法。
2. 机器学习：熟悉机器学习的基本概念，如监督学习、无监督学习和强化学习，并了解常用的机器学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
3. 深度学习：了解深度学习的基本原理，包括神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）。熟悉深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。
4. 数据处理：掌握数据预处理、特征工程和数据分析的方法，能够有效地处理和分析大规模数据集。
5. 自然语言处理（NLP）：了解NLP的基本概念，如文本分类、情感分析、机器翻译等，并掌握相关的技术，如词嵌入、BERT模型等。
6. 计算机视觉：了解计算机视觉的基本概念，如图像分类、目标检测、图像分割等，并掌握相关的技术，如卷积神经网络（CNN）、YOLO、SSD等。
7. 数据库：熟悉关系型数据库和非关系型数据库，了解SQL语言，并掌握数据库设计、优化和管理的方法。
8. 云服务：了解云计算的基本概念，如IaaS、PaaS和SaaS，并熟悉常见的云服务平台，如AWS、Azure、Google Cloud等。
9. 版本控制：熟练使用Git等版本控制系统，了解代码的版本管理和团队协作。
10. 项目管理：具备基本的项目管理知识和技能，如需求分析、项目规划、风险管理等。
11. 沟通能力：具备良好的沟通能力，能够与团队成员、客户和其他利益相关者有效沟通。
12. 持续学习：具备较强的学习能力和求知欲，关注AI领域的最新动态和技术进展，不断学习和提升自己的技能。
总之，AI应用开发工程师需要具备扎实的编程基础、深入的机器学习和深度学习知识、丰富的数据处理经验、强大的NLP能力、熟练的计算机视觉技术、对云服务的了解、有效的版本控制能力和良好的项目管理能力。同时，还需要具备良好的沟通能力和持续学习的能力，以适应不断变化的技术环境和市场需求。
