我觉得就 AI 架构师来说，和一般的程序员的发展路径可能没有太大的区别。但是我其实想提特别有意思的一点就是，最近几年我们在整个计算机领域看到的一个大趋势是这样的，大家想一想我们在十几年前二十年前没有 AI 这样一个概念的时候，我们做系统写程序是怎么写的？我们基本上是手写规则，比如说要做一个图书查询，所有的规则都是手写的 if-then-else，如今算法开始变得智能化了，很多像是图像识别、机器翻译等，都开始要求不仅有底层的系统，还要有上层的算法，这个算法是和数据结合起来，最后来实现上面的应用。理解假设检验容易被 AI 工程师遗忘的内容。要熟悉假设检验的基本设定和背后的假设，清楚这些假设在什么情况下可以使用，如果假设被违背了的话，又需要做哪些工作去弥补。具备最基本的编程能力，对数据结构和基础算法有一定的掌握。对于搭建一个人工智能系统（比如搜索系统、人脸识别系统、图像检索系统、推荐系统等）有最基本的认识。

机器学习算法能够真正应用到现实的产品中去，必须要依靠一个完整的系统链路，这里面有数据链路的设计、整体系统的架构、甚至前后端的衔接等多方面的知识