需要你在百度騰訊這幾個前幾的網際網路公司，熟練使用並能隨時修改各種機器學習框架，能夠獨立完成資料清洗。當然主要是第一條。不過其實現在沒有這麼多機器學習的崗位，也不會招這麼多人，基本先去百度研究院，然後從基層學起。如果是應屆畢業生，應該至少是前十的學校，要不沒面試機會的

- 機器學習的底層最佳化：C/C++，適當學習一些assembly和intrinsics。- 機器學習框架和演算法的開發最佳化：C/C++，CUDA。根據工作的側重可能需要了解OpenCL，OpenGL，甚至 HDL，但是這些都是bonus。- 工業級別的分散式系統：依然是C/C++，瞭解分散式系統的知識比如說MPI，Spark，等等。- 機器學習模型的設計研究：Python 加上一兩個機器學習的框架，最好還是要學一些C/C++。- 機器學習在前端的應用：Python，java（Android），Obj-C（iOS），但是這個其實基本上和機器學習沒有太大關係。- 機器學習在大量傳統公司當中的應用：他們以前用什麼語言就什麼語言。。。

另外，作為面試官的話我會根據你的背景和偏好選擇C++和Python之一。個人把這兩個列為必須要會一門的語言。

機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科，涉及機率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能。機器學習牽涉的程式語言十分之廣，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Clojure、Ruby等等。

為了讓開發者更加廣泛、深入地瞭解機器學習，雲棲社群組織翻譯了GitHub Awesome Machine Learning 資源，涵蓋24種程式語言的機器學習的框架、庫以及其他相關資料。