Ото всех DS ожидается, что они знают программирование, прикладную статистику и базовую математику. Остальные требования специфичны и зависят от задач и компании. Точно не обойтись без умения разобраться в бизнес задачах компании и перевести их на язык технического решения. Например, запрос — выяснить, почему ученик быстро уходит с определённых онлайн-заданий, можно обработать десятком различных способов. Но выбрать правильный, самый быстрый, недорогой и объективный метод можно только разобравшись в смысле задачи.

Во-первых, он должен обладать базовыми для этой профессии навыками: разбираться в методах машинного обучения, понимать, где они используются, какие лучше применять для решения той или иной задачи, какие алгоритмы больше подходят под конкретные данные и так далее. В последнее время очень востребованы навыки работы с нейросетями. Естественно, можно даже не упоминать совсем уж базовые вещи вроде умения писать SQL-запросы, логические выражения, иметь представления о различных базах данных и так далее. Во-вторых, помимо хорошей аналитической базы, важно обладать бизнес-видением — то есть, решая задачу, специалист по машинному обучению должен мыслить не только в её узких рамках, но и видеть всю ситуацию заказчика, понимать, зачем это нужно, что это даст, как это будет работать в рамках всего бизнеса.

Бизнес ориентирован на внедрение систем искусственного интеллекта, а специалист по машинному обучению как раз призван научить машину «думать» и принимать решения в соответствии с умными алгоритмами. Отсюда и перечень требований к такому специалисту.