聚焦数字人才培养!工信部人才交流中心首期人工智能训练师班开班|人工智能训练师|人才交流中心|数字人才|算法|高层次人才

人工智能(Al)训l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。

工作内容

1.标注和加工图片、文字、语音等业务的原始数据。

2.分析提炼专业领域特征，训练和评测人工智能产品相关算法、功能和性能。

3.设计人工智能产品的交互流程和应用解决方案。

4.监控、分析、管理人工智能产品应用数据。

5.调整、优化人工智能产品参数和配置

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。

2025年8月26日，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出加快人工智能人才培养体系建设，推动人工智能与经济社会各领域深度融合，为人工智能训练师职业发展提供了宏观政策支持。

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，关注国信弘创小马微信公众号获取更多报考详情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，A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，“人工智能训练师"应运而生。

工作职能

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，关注国信弘创小马微信公众号获取更多报考详情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，关注国信弘创小马微信公众号获取更多报考详情包括数据科学家、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。

考试流程

人工智能训练师IITC工信人才岗位能力评价需向指定的单位提交相关材料，进行培养培训，经过培养培训学时达标者，可在工业和信息化部人才交流中心参加人工智能训练师IITC工信人才岗位能力评价考试。

人工智能训练师考核

考核方式

人工智能训练师人才岗位能力评价考试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，参训学员登录数字化人才在线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。

考核时间

人工智能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

培训对象

内容创作者与运营专家：从事文案、营销、新媒体运营等岗位，对AI生成内容的质量、风格和一致性有极高要求的专业人士。

产品经理与业务分析师：需要利用AI进行深度市场调研、用户分析和商业模式构建，并希望将AI能力产品化的从业者。

企业内训师与知识管理：负责企业内部培训、知识库建设和流程优化，希望将AI训练成企业专属知识专家和流程助手的管理人员。

有志于成为提示词工程师者：对AI交互的底层逻辑有浓厚兴趣，希望系统性掌握Prompt Engineering，成为该领域专业技术人才的深度学习者。