Всё зависит от конкретной вакансии. Но для меня исходный вопрос вообще звучит странно, так как на моём опыте - разработчики только лишь внедряют ИИ, не углубляясь в его тонкости. Никаких специфических знаний для этого иметь не надо. Нужно быть хорошим программистом, кроме - только поверхностное представление о используемых компанией библиотеках. Если речь о питоне, то это, скорее всего будут numpy (без него никуда), pytorch и scikit-learn.
Другое дело - люди, разрабатывающие модели машинного обучения (тот самый ИИ). Для них набор знаний совсем другой - бэкэнд (django со товарищи), ровно как и веб и чего-либо подобное - им не к чему. Быть хорошими программистами им не требуется, а вот математиками - напротив. Тут нужны хорошие знания статистики (которых вы не получите, не зная матан, тервер и комбинаторику), базовые знания программирования и уверенное использование библиотек ИИ: тех самых numpy, scikit-learn и pytorch (иногда tensorflow с keras, но они устарели).
Все вышеперечисленные библиотеки, как правило, изучаются в рамках курсов по ИИ: Найдите базовый курс по ML и DL, а после неплохо бы добить это прикладными курсами: обработки изображений, синтез и разбор естественного языка и обработка речи. Всё вышеупомянутое можно изучить онлайн на каком-нибудь stepic, coursera или openedu. Бесплатно. Но это займёт больше года времени. И это не будет профессией программиста. Это - аналитик данных.
Я могу представить, что определённые компании ищут человека-оркестра, который и кнопку на главной странице передвинет, и нейросеть для подбора персональных предложений создаст. Но лично я склоняюсь к мнению, что до "топ" - таким вакансиям далеко. Как правило оркестров ищут те компании, которые ещё не осознали что для реализации их хотелок нужен не единственный разработчик, а большой отдел.
Хотя соглашусь, что и крупные компании порой ищут анатиликов-разработчиков. В последнем случае читайте все необходимые знания для аналитика, и добавляйте хорошие скилы программиста.