AI合成数据工程师能力评价规范

1T/GXDSL076—2025AI合成数据工程师能力评价规范一、引言为贯彻落实《新一代人工智能发展规划》和《数据要素市场化配置改革方案》政策要求，规范AI合成数据工程技术人才评价体系，广西产学研科学研究院依据《国家标准化发展纲要》《数据安全法》等法律法规，制定本规范。本标准针对合成数据工程领域的技术特点和应用需求，构建了涵盖数据生成、质量评估、隐私保护、合规管理等维度的评价体系，旨在为AI合成数据工程技术人才的培养、评价和认证提供科学依据，促进合成数据技术健康有序发展。二、范围本规范规定了AI合成数据工程师的术语定义、基本要求、技术能力、质量管理、伦理合规以及评价方法与结果应用等内容，适用于人工智能、大数据等领域从事合成数据研发和应用的专业技术人员能力评价。评价范围覆盖图像、视频、文本、语音、结构化数据等各类数据的合成技术，包括但不限于生成对抗网络、扩散模型、神经辐射场等主流技术路线。本规范可作为企事业单位人才招聘、岗位晋升、绩效考核的参考依据，并为高等院校相关专业人才培养提供指导。涉及国家秘密或核心数据的合成数据工程活动，还需遵守相关保密法律法规。三、规范性引用文件下列文件对于本文件的应用必不可少。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T37988-2019信息安全技术数据安全能力成熟度模型GB/T40685-2024信息技术人工智能算法评估规范GB/T35273-2023信息安全技术个人信息保护合规审计指南2T/GXDSL076—2025GB/T42747-2023信息技术人工智能合成数据分类指南《数据出境安全评估办法》（国家网信办令第11号）《生成式人工智能服务管理暂行办法》（国家网信办等七部门令第15号）《科技伦理审查办法（试行）》（国科发监〔2023〕167号）《人工智能合成数据技术白皮书》（中国信通院，2024年）四、术语和定义（一）AI合成数据工程师专门从事利用人工智能技术生成高质量仿真数据的专业技术人员，需掌握深度学习、计算机图形学、数据建模等核心技术，能够完成从需求分析到数据交付的全流程工作。核心能力指标包括：年生成合成数据量不低于1TB，数据质量合格率达到99.9%以上；开发的合成数据在目标模型训练中可替代至少80%真实数据；主导完成过3个以上大型合成数据项目，项目规模不低于500万元；设计的合成数据方案使客户数据获取成本降低60%以上。工程师还需确保合成过程符合伦理规范，隐私保护达标率100%，数据安全性通过第三方审计。（二）合成数据质量评估对生成的仿真数据进行多维度的质量检测和评价，包括视觉保真度（FID分数≤15）、结构一致性（误差率≤1%）、分布匹配度（JS散度≤0.05）、功能等效性（在目标模型上的性能差异≤2%）等核心指标。评估体系应包含自动化检测（覆盖率100%）、人工校验（抽检率≥5%）、应用验证（在目标场景测试）三级流程，确保合成数据在10个以上质量维度上达到行业标准。对于医疗、金融等关键领域，还需进行专项质量检测，异常样本检出率≥99.9%。（三）数据隐私保护方案在合成数据生成过程中保护原始数据隐私的技术措施，包括差分隐私(ε≤1）、联邦生成（参与方数据零外泄）、k-匿名（k≥10）、同态加密（支持主流加密算法）等保护方法。方案需通过第三方T/GXDSL076—20253安全评估，确保：原始数据特征泄露风险≤0.1%；生成的合成数据与原始数据的关联性不可追溯（关联置信度≤5%保护措施对数据可用性的影响≤3%。工程师需根据数据类型和场景，设计分层级保护策略，确保100%数据经过合规处理，并建立完整的保护日志，审计追溯保留期不少于3年。五、基本要求教育背景方面需具备计算机科学与技术、人工智能、数学、统计学等相关专业硕士及以上学历，特别优秀者可放宽至本科学历但需具有5年以上数据工程经验。专业资质要求取得数据工程师（高级）、人工智能工程师等至少两项认证，且每年完成不少于100学时的继续教育，其中隐私保护和伦理合规课程不少于30学时。工作经验需具备3年以上数据相关工作经验，其中至少2年专注于合成数据领域，主导完成过2个以上合成数据项目，生成数据量不低于500GB，项目通过验收且应用效果达标率100%。职业道德方面需严格遵守《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，签署数据安全承诺书和保密协议，近3年无数据违规或安全事件记录，并通过背景审查。对于处理敏感数据的岗位，还需通过额外的安全审查和保密培训。六、专业技术能力（一）数据生成技术需精通生成对抗网络（生成图像FID≤10）、扩散模型（生成质量评分≥4.5/5）、神经辐射场（3D场景重建误差≤1%）等主流合成技术，能够根据应用场景选择最优技术路线。要求掌握数据增强（效果提升≥15%）、领域适应（跨领域性能损失≤5%）、多模态融合（模态对齐误差≤2%）等进阶技术，年产出高质量合成数据不低于1TB。对于特定领域（如医疗影像），需具备领域知识，生成的合成数据通过专家评审认可度≥90%。（二）质量评估体系需建立包含20个以上评估指标的质量管理体系，覆盖视觉质量（SSIM≥0.95）、结构完整性（错误率≤0.5%）、统计特性（分布距离≤0.03）、功能等效性（模型性能差异≤3%）等维度。要求开发自T/GXDSL076—20254动化评估工具，评估效率提升50%以上，关键指标检测准确率≥99%。每批次数据需通过三级质量检验（全量自动检测+5%人工复核+1%专家抽查），确保交付数据合格率100%。（三）隐私保护方案需设计分层级隐私保护策略，结合差分隐私(ε≤0.5）、k-匿名（k≥20）、联邦学习（参与方≥3）等技术，确保原始数据零泄露。保护方案需通过第三方审计，达到：数据关联性不可追溯（置信度≤3%特征重建难度评分≥8/10；保护对数据效用影响≤5%。每季度需进行隐私保护效果评估，持续优化保护方案。七、质量管理要求（一）全流程质量控制建立从需求分析到数据交付的全流程质控体系，包含10个以上关键控制点，每个控制点达标率≥99%。需求分析阶段，客户需求覆盖率100%；生成阶段，过程数据备份率100%；验收阶段，关键指标达标率100%。采用自动化监控工具，异常发现及时率≥95%，问题修复率100%。（二）标准化管理制定企业级合成数据标准，覆盖数据格式（支持10种以上标准格式）、元数据（包含20个以上标准字段）、标注规范（一致性≥95%）等方面。标准实施率≥90%，数据可追溯性100%，版本管理规范度100%。参与国家/行业标准制定可获得加分。（三）持续改进机制建立数据质量持续改进流程，每月分析质量趋势，每季度完成1次技术升级。改进措施实施率≥90%，质量指标年提升幅度≥10%，客户满意度年提升≥5%。T/GXDSL076—20255八、伦理合规要求AI合成数据工程师必须建立完善的伦理合规管理体系，将伦理安全要求贯穿数据生成全生命周期。在合规管理方面，需要构建符合国家标准的全流程管控机制，包括数据分类分级（准确率100%）、访问权限控制（审批通过率100%）、操作审计追踪（日志完整度100%）等核心环节。每月需开展合规检查，重点核查数据使用授权（授权文件完整率100%）、处理范围（越界操作率为0）、存储安全（加密存储率100%）等关键指标，发现问题必须48小时内完成整改。在伦理审查方面，所有合成数据项目启动前必须通过伦理影响评估，重点审查数据偏见（群体公平性≥95%）、内容真实性（误导性内容检出率100%）、潜在滥用风险（防控措施覆盖率100%）等关键维度。要组建由技术专家、法律顾问、伦理学者组成的跨学科伦理委员会，每季度召开评审会议，项目伦理审查通过率必须达到100%。同时要建立常态化的伦理培训机制，工程师每年接受不少于20学时的专业培训，培训考核通过率100%。在应急响应方面，要制定详细的应急预案，明确数据泄露（响应时间≤30分钟）、侵权投诉（24小时内响应）、系统故障（RTO≤1小时）等突发情况的处置流程。每半年组织全要素应急演练，关键业务场景覆盖率100%，演练结果纳入工程师绩效考核。对于医疗、金融等敏感领域，还需建立增强型合规机制，包括双人复核（复核率100%）、专家会审（争议项目100%上会）、专项审计（年度审计覆盖率100%）等强化措施。九、评价方法评价工作采用多维度的综合评估体系，通过定量与定性相结合的方式确保评价结果科学公正。评价指标体系设计包含能力维度、质量维度、伦理维度三个主要方面，下设5个一级指标和25个二级指标，其中技术能力权重40%、质量管理权重30%、伦理合规权重20%、基本要求权重10%。评价流程分为四个关键环节：资格审查环节重点核实学历、资质、工作经验等硬性条件，淘汰率控制在20%左右；技术笔试环节采用闭卷考试形式，涵盖合成数据核心技术、质量管理、法律法规等知识点，题目难度梯度分布；实操考核环节要求候选人在4小时内完成指定场景下的合成数据生成任务，数据规模不低于1GB，重点考察工程实现能力；综合面试环节由5人以上专家小组进行多对一面试，时长不少于45分钟，全面评估专业素养和解决问题能力。整个评价过程约需20个工作日，所有环节全程录像存档，确保可追溯性。评价结果采用百分制计分，根据总分划分为四个等级：首席工程师(≥95分）要求技术领先且具有重大创新成果；高级（90-94分）要求能独立承担大型项目；中级（85-89分）要求能完成常规项目开发；T/GXDSL076—20256初级（80-84分）要求能在指导下开展工作。证书有效期2年，期间实施动态管理，每半年进行跟踪评估，评估未达标者给予3个月整改期，整改后仍不合格的将降级或取消资格。十、结果应用评价结果将在多个层面发挥实际作用，形成人才发展的正向激励循环。在人才发展方面，建议企业建立与认证等级挂钩的薪酬体系，首席工程师年薪不低于120万元并享受股权激励，高级工程师80-120万元配给专项研发经费，中级工程师50-80万元提供国内外进修机会，初级工程师30-50万元安排导师培养计划。在项目申报方面，获得高级以上认证的工程师主导的科研项目，在政府项目评审中可获得15分的额外加分，在重点研发计划等国家级项目中优先立项。在企业招投标方面，认证结果将作为技术能力的重要证明，使投标方案获得20%以上的评分优势，显著提升中标概率。在人才政策方面，获得认证的工程师可享受地方提供的一系列优惠政策，包括个人所得税减免（