更新时间：2024-10-01 10:36
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。
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。
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。
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。
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。
人力资源社会保障部办公厅 市场监管总局办公厅 国家统计局办公室关于发布生物工程技术人员等职业信息的通知 _中华人民共和国人力资源和社会保障部
2024年7月25日，人力资源社会保障部发布新增工种信息，在“人工智能训练师（4-04-05-05）”职业下增设“人工智能数字人训练师”工种。
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。
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。
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。
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。
人工智能（AI）训练师人员能力验证是依据人员能力验证规则，规则编制参考了《合格评定能力验证的通用要求》(ISO/IEC17043)、《利用实验室间比对进行能力验证的统计方法》（ISO13528）中的全部或部分条款，既保证了规则体系的规范化，又对行业从业人员的水平及行业从业人员现状进行动态分析，促进行业良性发展，同时也使其具有根据行业发展进行调整的灵活性和实用性，符合人员培养培训和验证的需求。
人工智能（AI）训练师能力验证工作遵循客观公正、科学规范、以用为本、多元评价的原则，实现“专业学习-能力验证-精准诊断-靶向训练-持续学习”的“PDCA”循环，着力提升人员从业素质和能力，为建设“人才强国”提供支撑。
人工智能（AI）训练师人员能力验证需向指定的单位提交相关材料，进行培养培训，可在国家市场监督管理总局认证认可技术研究中心人员能力验证综合服务平台参加人工智能（AI）训练师人员能力验证考试。
（一）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。
（二）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。
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。
人工智能（AI）训练师能力验证测验实行统一大纲、统一命题、统一组织的考试制度，原则上每年举行4次考试，分别安排在3月份、6月份、9月份、12月份的第四个周六，考试时间为120分钟。
人工智能（AI）训练师培养培训及能力考核的主要考试题型分为四类。其中，单选题（20题，20分）；多选题（10题，20分）；判断题（10题，10分）；问答题（3题，50分），总分100分。
人工智能（AI）训练师能力验证结果划分为优秀、良好、合格、不合格。具体按照《人工智能（AI）训练师人员能力验证规则》进行确定，不合格者需重新报名下季度“人员能力验证”考核，重新缴纳考试费用，人员能力验证成绩考核合格后可取得《人工智能（AI）训练师》人员能力验证证书。
（一）能力提升
应建立培训培养和能力验证结果反馈和改进机制，为人员能力提升提供精准靶向改进建议和持续学习建议。
（二）鼓励采信
应积极协调政府部门、行业协会、用人单位等，鼓励其采信人员能力验证结果，持续营造良好用人环境。
（三）行业建议
人员能力验证组织部门应根据人员培训培养及能力验证总体情况，开展行业从业人员质量分析，为提供整体从业水平提供技术支撑。
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。
国家市场监督管理总局认证认可技术研究中心是国家市场监督管理总局直属正司级事业单位 ，是中国国家层面从事认证认可检验检测研究的科研机构和智库型机构，以认证认可、检验检测、政策理论、学术研究、监管辅助、标准研究、从业人员能力提升为主要职责。
1.从求职者角度来看，人员能力验证首先从根本上解决了人员专业知识掌握不足的问题，其次，通过培养培训后对参训人员进行能力验证并分析其验证结果，可提高参训人员自身的专业知识，同时对能力水平有清晰的认知，有助于求职者就业以及对后续职业发展的规划；
2.从行业和企业角度来看，人员能力验证工作的开展将会为社会输送更多具备专业知识的岗位合格者，不仅能通过大数据对该行业的专业水平做一个全面评估，还能解决本行业“招人难”的问题，进而提高企业的经济效益；
3.从国家角度来看，人员能力验证工作响应“深入实施新时代人才强国战略”，集培养培训和能力验证为一体，培养人才、成就人才，为加快建设世界重要人才中心和创新高地增添了新动力。