Стандартное требование — умение программировать. Дальнейшее, как мне кажется, зависит от специализации человека. Если он больше ориентируется на data science, то в первую очередь важны навыки работы с данными (что нужно для того, чтобы обучить модель), умение экспериментировать и улучшать качество модели, способность разобраться и понять, что идет не так, если модель показывает плохие результаты.

Также важно постоянно изучать новые подходы в своей области, читать научные статьи и быть готовым быстро реализовать новый метод на практике.

Если же человек больше уходит в разработку, то тут требования практически такие же, как для разработчика, никак не связанного со сферой искусственного интеллекта. То есть умение писать понятный и поддерживаемый код, хорошее знание используемых технологий: языков программирования, баз данных, фреймворков и библиотек.

Но, как правило, люди одновременно занимаются и data science и разработкой в разных пропорциях, так что для них важны и те, и другие навыки.