• 理解业务目标并开发能帮助实现这些目标的人工智能解决方案，同时制定度量指标来跟踪其进展。
• 准备、清洗和预处理数据以进行分析。
• 分析数据质量并主动解决问题。
• 开发基于数据驱动的聚类、分类、回归和优化算法。
• 评估与业务目标一致的人工智能解决方案。
• 在生产环境中部署和管理人工智能模型。
• 识别可能影响模型在实际应用中性能的数据分布差异。
• 分析人工智能模型的错误并设计克服策略。
• 维护和增强现有解决方案以满足不断变化的业务需求。
• 有效地可视化和传达结果分析。
• 口头和书面报告中提出想法、计划和发现。
• 与数据科学家、数据工程师和软件工程师在生产应用上合作。 
阿布扎比