人工智能(AI)训练师（Artificial intelligence trainer），使用智能训练软件，在人工智能产品实际使用过程中进行数据库管理、算法参数设置、人机交互设计、性能测试跟踪及其他辅助作业的人员。目前是个缺口巨大的新兴岗位，职业潮、竞争少，工作的每一天都在给自己积累未来的行业资历，越早入行越早起跑。

主要职责

人工智能(AI)训练师主要职责是数据收集和预处理：负责从各种来源收集数据，并对数据进行预处理和清洗。模型开发和调试：需要使用机器学习和深度学习技术来开发模型，并进行调试和优化以提高模型的准确性和性能。算法研究和实验：需要不断跟进最新的机器学习和深度学习算法，并进行实验以确定哪种算法最适合解决具体的问题。结果分析和报告撰写：需要分析模型的结果，并撰写报告以说明模型的性能和应用场景。团队合作和沟通：需要与团队成员合作，包括数据科学家、软件开发人员、产品经理等，并与非技术人员沟通解释人工智能模型的工作原理和应用场景。

职业含金量

国家认可与权威性：人工智能训练师证书由国家市场监督管理总局直属的正司局级单位认证，具有国家认可的权威性和专业性。

实用性与市场需求：证书持有人在积分入户、职称评定、升职加薪、项目招投标等方面具有实际用途，显示出其在职场中的实用性和市场价值。

终身有效与全国通用：证书信息可以在颁发单位的官方网站查询，终身有效，且在全国范围内通用，增加了其使用范围和长期价值。

技能验证与职业发展：获得该证书的人员证明了其在人工智能领域的专业知识和实操技能，有助于在就业市场上提升个人竞争力。

产业发展前景：随着人工智能技术的广泛应用，人工智能训练师的需求不断增加，持证人员在职业发展中将获得更多机会和优势。

政策背景

2016年，《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，规划确定了在六个具体方面支持人工智能的发展，包括资金、系统标准化、知识产权保护、人力资源发展、国际合作和实施安排。

2017年，《新一代人工智能发展规划》，明确指出新一代人工智能发展分三步走的战略目标，到2030年中国达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。

2019年，《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》，提出促进人工智能和实体经济深度融合，探索智能经济形态。

2021年，《“十四五”数字经济发展规划》，支持市场主体依法合规开展数据采集，聚焦数据的标注、清洗、脱敏、脱密、聚合、分析等环节，提升数据资源处理能力，培育壮大人工智能（AI）服务产业。

行业背景

随着人工智能技术和应用的不断发展，数据标注和训练变得越来越重要，而人工智能（AI）训练师就是专门从事数据标注和训练的专业人员。

在过去，AI公司从客户（用户）那里获取到的原始数据无法直接用于模型训练，是由AI产品经理先用相关工具简单处理，再交给数据标注人员进行标注加工，但因为标注人员对数据的理解和标注质量差异很大，导致整体标注工作的效率和效果都不够理想。同时，AI公司在其细分领域内积累了大量数据，这些数据往往在使用一次后就不再产生更多价值，随之带来了第二个问题，数据无法沉淀和复用。基于这两个问题，“人工智能（AI）训练师”应运而生。

文件通知

2023年10月1日，国家市场监督管理总局认证认可技术研究中心发布《市场监管总局认研中心关于开展人员能力验证工作（第五批）的通知》，面向社会正式开展人员能力验证工作。其中包含人工智能（AI）训练师能力验证。

就业背景

人工智能（AI）训练师是近年来随着人工智能技术快速发展出现的新兴职业，他们的主要任务包括从技术和应用角度对AI系统进行深度训练，以使之适应各种不同复杂性的任务，同时他们也负责评估AI系统的性能，以探寻优化和改进的空间。

从不同岗位的人才供需比来看，高技术人才保持了紧缺态势。2023上半年，泛互联网行业最紧缺的岗位主要集中在AI方向。算法研究员以0.47的人才供需比位居人才紧缺度榜首，平均两家公司争夺1位人才。AI技术的爆发也推动了人工智能（AI）训练师、人工智能深度学习等AI方向人才的招聘需求，这两个岗位的人才供需比分别为0.61。从AI产业诞生起，AI领域的人才抢夺战就打得火热。人工智能（AI）人才缺口预计是500万。

面向人群

1.从事人工智能AI算法训练、测试和优化等方向的工作的相关人员；

2.从事AI模型设计和优化等方向的工作；

3.数据审核员、数据采集员、数据标注员等从事AI智能人员；

4.学习数学、物理学、统计学、电子与信息大类、教育与体育大类、医药卫生大类、装备制造大类学生；

5.政府机关单位人工智能负责人员，以及有志于从事人工智能（AI）训练师工作的各类人员。

工作内容

1、收集、整理、标注、清洗、存储和更新人工智能产品所需的数据，例如图像、语音、文本等，以保证数据的质量和量。例如，人工智能训练师需要为人脸识别系统提供大量的人脸图片，并对图片进行分类和标记，以便训练出高效的识别模型。

2、根据产品需求和数据特点，选择合适的算法模型和参数，例如神经网络结构、学习率、优化器等，以提高算法的准确性和效率。例如，人工智能训练师需要为语音识别系统选择合适的深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，并调整模型的超参数，如层数、节点数等，以提高识别率和速度。

3、对用户的问题进行分类，及业务知识库的整理加工、维护和优化。

4、负责核心指标的日常跟踪维护等。

知识能力要求

人工智能（AI）训练师需要对人工智能的全面了解，能够训练和标注(AI)系统性能，熟悉人工智能（AI）训练技术与方法，具备训练（AI）能力，了解相关法规与标准。任职人工智能（AI）训练师应当参加国家市场监督管理总局认证认可技术研究中心组织的人工智能（AI）训练师人员能力验证培训并通过验证。

培养培训

1、专业学习

包括：在线学习、现场培训等，以普法宣贯、知识更新、理论教学、案例分析等为重点内容。

2、实践学习

包括：现场操作、师徒传帮带等，以提高实际操作能力为重点内容。

考核方式

人工智能（AI）训练师人员能力验证一般分为线上考试或现场考核，鼓励采取线上方式。人员能力验证工作采取线上统一考试，参训学员登录人员能力验证综合服务平台进行线上考核。考生信息采用计算机考试系统进行统一管理，在线完成学员信息填报、考试、电子试卷管理等工作。

验证证书

经培养培训学时达标并人员能力验证考试合格者，由国家市场监督管理总局认证认可技术研究中心颁发《人工智能（AI）训练师》人员能力验证证书，《人员能力验证证书》由市场监督管理总局认研中心制作完成后邮寄本人，邮寄费自付，同时提供电子版。