要进入深度学习领域就业，需要掌握以下技能：

编程技能

Python/C++：至少精通其中一种编程语言。Python是深度学习领域最常用的编程语言，而C++因其性能优势也常用于高性能计算和系统编程。

深度学习框架

MindSpore、TensorFlow、PyTorch、Caffe、MXNet：至少熟悉一种主流的深度学习框架。这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和接口。

计算机视觉和自然语言处理（NLP）

计算机视觉：包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等技能。

自然语言处理（NLP）：包括文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别等技能。

数学和统计学基础

高等数学：微积分、线性代数、概率论与数理统计等。

优化算法：如梯度下降、随机梯度下降（SGD）、Adam等。

机器学习和深度学习算法

机器学习基础：包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）、随机森林等。

深度学习算法：包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等。

模型优化和压缩技术

模型压缩/剪枝/轻量化：减少模型大小和计算量，提高模型在设备上的运行效率。

联邦学习：在多个设备上分布式训练模型，保护用户隐私。

分布式计算和系统架构

分布式训练：设计和实现大规模模型的分布式训练技术。

计算硬件：了解GPU、TPU等硬件加速器的使用。

实际项目经验和竞赛经历

项目开发：具有实际项目开发经验，能够解决实际问题。

竞赛经历：参加相关竞赛，如Kaggle等，积累经验和展示技能。

英语能力

阅读文献：能够阅读和理解英文技术文献，跟踪最新的研究进展。

沟通和团队协作能力

团队合作：能够与团队成员有效沟通和协作，共同推进项目进展。

这些技能将帮助你在深度学习领域找到合适的工作，并在工作中不断进步和创新。建议根据具体岗位需求和个人兴趣，选择相应的技能进行深入学习和实践。