2021人工智能训练师职业技能标准

2021人工智能训练师职业技能标准说明为贯彻落实《关于深化人才发展体制机制改革的意见》，规范从业者从业行为，引导职业教育培训方向，促进相关从业人员提升职业素养、推动经济社会全面发展，根据《中华人民共和国劳动法》有关规定，人力资源社会保障部联合工业和信息化部组织有关专家，制定了《人工智能训练师国家职业技能标准（2021年版）》（以下简称《标准》）。一、本《标准》以《人力资源社会保障部办公厅市场监管总局办公厅统计局办公室关于发布智能制造工程技术人员等职业信息的通知》（人社厅发〔2020〕17号）为依据，按照《国家职业技术技能标准编制技术规程（2018年版）》有关要求，以“职业活动为导向、职业技能为核心”的指导思想，对人工智能训练师的职业活动内容进行规范细致描述，对各等级从业者的技能水平和理论知识水平进行了明确规定。二、本《标准》依据有关规定将本职业分为五级/初级工、四级/中级工、三级/高级工、二级/技师、一级/高级技师五个等级，包括职业概况、基本要求、工作要求和权重表四个方面的内容。三、本《标准》的主要起草单位有：阿里巴巴（中国）有限公司、浙江省技能人才评价管理服务中心、科大讯飞股份有限公司、北京百度网讯科技有限公司、北京欣云智讯科技有限公司、中关村融智特种机器人产业联盟、中国科学院大学人工智能学院、中国电子进出口有限公司、中国兵器工业职业技能鉴定指导中心、山东旗帜信息有限公司、中国人寿保险股份有限公司、中移在线服务有限公司、天津市渤海石油职工交流中心有限责任公司。主要起草人有：赵霁飞、林丽、吴东恒、刘丹、魏玮、曹恬、王智宇、殷军宁、吴倩、傅伉莉、陈丽平、郭庆榕、林育川、赵昆、张庆侠、葛陆媛、陈彬斌、陈涛、丁德成、陈小贝、陈尚义、施佳樑、李昱霖、王子嘉、徐宗彬、程蘭颖、陈白帆、肖俊、李杨、路体坤、原宝涛、王琴、韩英、高晨晨、周婷婷、陈霞、秦一鸣、闵雅琴、郭成林、宋玉东、郭旭。四、本《标准》审定单位有：北京高德云图科技有限公司、重庆工商职业学院管理学院、小米通讯技术有限公司、北京源启慧柯科技有限公司、光山县科思网络科技有限公司、济南顶商信息科技有限公司、海底捞国际控股有限公司、拉扎思网络科技（上海）有限公司、首都经济贸易大学、成都市汇众天智科技有限责任公司、广州小鹏汽车科技有限公司。本《标准》主要审定人员有：李罕鹏、谭少柱、张鹤、苏钰、胡煌、田春、易酿、蔡琪伟、张成刚、骆靖元、王学琪。五、本《标准》在制定过程中，得到人力资源社会保障部职业技能鉴定中心葛恒双、刘永澎、王小兵、张灵芝、贾成千与浙江省人社厅洪在有、陈中杰的指导和大力支持，在此一并感谢。六、本《标准》业经人力资源社会保障部、工业和信息化部批准，自2021年10月21日（以《人力资源社会保障部办公厅工业和信息化部办公厅关于颁布呼叫中心服务员等6个国家职业技能标准的通知》（人社厅发〔2021〕81号）公布之日）起施行，原相应国家职业技能标准同时废止。1.职业概况1.1职业名称人工智能训练师1.2职业编码4-04-05-051.3职业定义使用智能训练软件，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。本职业包含数据标注员、人工智能算法测试员两个工种。人工智能训练师是随着人工智能技术广泛应用产生的新兴职业，其核心作用是让AI更“懂”人、通“人”性，更好地服务于人类生产生活。例如，新冠肺炎疫情期间，在人工智能训练师的参与下，阿里巴巴研发的新冠病毒肺炎临床AI诊断技术，可在20秒内完成CT影像判断，落地多省市医院并诊断数十万例病例，准确率达96%；“智能疫情机器人”快速落地并完成大量防控摸排、咨询服务工作，智能客服“店小蜜”也在其调试下高效服务海量商家与消费者。1.4职业技能等级本职业共设5个等级，由低到高分别为：五级/初级工、四级/中级工、三级/高级工、二级/技师、一级/高级技师。各等级核心定位如下：等级名称难度核心定位五级初级工⭐数据标注的入门选手四级中级工⭐⭐能独立完成数据管理和基础运维三级高级工⭐⭐⭐能独立完成模型优化和系统部署二级技师⭐⭐⭐⭐能设计技术方案、带团队一级高级技师⭐⭐⭐⭐⭐行业专家，制定标准1.5职业环境条件室内，常温。1.6职业能力特征具有一定的学习能力、表达能力、计算能力；空间感、色觉正常。1.7普通受教育程度初中毕业（或相当文化程度）。1.8培训参考学时五级/初级工60标准学时；四级/中级工50标准学时；三级/高级工40标准学时；二级/技师40标准学时；一级/高级技师30标准学时。1.9职业技能鉴定要求1.9.1申报条件具备以下条件之一者，可申报五级/初级工：累计从事本职业或相关职业（人工智能工程技术人员、呼叫中心服务员、电子商务师等）工作1年（含）以上。本职业或相关职业学徒期满。具备以下条件之一者，可申报四级/中级工：取得本职业或相关职业五级/初级工职业资格证书（技能等级证书）后，累计从事本职业或相关职业工作3年（含）以上。累计从事本职业或相关职业工作4年（含）以上。取得技工学校本专业或相关专业（电工电子类、信息类等）毕业证书（含尚未取得毕业证书的在校应届毕业生）；或取得经评估论证、以中级技能为培养目标的中等及以上职业学校本专业或相关专业（电子与信息大类、医学卫生大类、装备制造大类、教育与体育大类等）毕业证书（含尚未取得毕业证书的在校应届毕业生）。具备以下条件之一者，可申报三级/高级工：取得本职业或相关职业四级/中级工职业资格证书后，累计从事本职业或相关职业工作3年（含）以上。取得本职业或相关职业四级/中级工职业资格证书，并具有高级技工学校、技师学院毕业证书（含尚未取得毕业证书的在校应届毕业生）；或取得本职业或相关职业四级/中级工职业资格证书，并具有经评估论证、以高级技能为培养目标的高等职业学校本专业或相关专业毕业证书（含尚未取得毕业证书的在校应届毕业生）。具有大专及以上本专业或相关专业毕业证书，累计从事本职业或相关职业工作3年（含）以上。具备以下条件之一者，可申报二级/技师：取得本职业或相关职业三级/高级工职业资格证书后，累计从事本职业或相关职业工作4年（含）以上。取得本职业或相关职业三级/高级工职业资格证书的高级技工学校、技师学院毕业生，累计从事本职业或相关职业工作3年（含）以上；或取得本职业或相关职业预备技师证书的技师学院毕业生，累计从事本职业或相关职业工作2年（含）以上。具备以下条件者，可申报一级/高级技师：取得本职业或相关职业二级/技师职业资格证书后，累计从事本职业或相关职业工作4年（含）以上。1.9.2鉴定方式分为理论知识考试、技能考核以及综合评审。理论知识考试以笔试、机考等方式为主，主要考核从业人员从事本职业应掌握的基本要求和相关知识要求；技能考核主要采用现场操作、模拟操作等方式进行，主要考核从业人员从事本职业应具备的技能水平；综合评审主要针对技师和高级技师，通常采取审阅申报材料、答辩等方式进行全面评议和审查。理论知识考试、技能考核和综合评审均实行百分制，成绩皆达60分（含）以上者为合格。1.9.3监考人员、考评人员与考生配比理论知识考试中的监考人员与考生配比不低于1∶15，且每个考场不少于2名监考人员；技能考核中的考评人员与考生配比1∶3，且考评人员为3人以上单数；综合评审委员为3人（含）以上单数。1.9.4鉴定时间理论知识考试时间不少于90分钟，技能考核时间不少于120分钟。综合评审时间不少于30分钟。1.9.5鉴定场所设备理论知识考试在标准教室进行，需配备必要的笔试或机考设备；技能考核需配备智能训练软件、数据库管理设备、算法调试工具、人机交互测试设备等相关设施，确保能够满足现场操作、模拟操作的考核需求。2.基本要求2.1职业道德遵守国家法律法规和行业规章制度，恪守职业道德，诚实守信，廉洁自律。尊重知识产权和个人信息，严格保护工作中涉及的客户数据、商业秘密和个人隐私，不得擅自泄露或滥用。热爱本职工作，积极进取，主动学习人工智能相关新技术、新方法，不断提升职业技能和专业素养。注重团队协作，主动沟通配合，积极参与团队任务，共同完成工作目标。坚持公平、公正、公开的原则，在数据标注、模型测试、技能考核等工作中杜绝弄虚作假。2.2基础知识2.2.1计算机基础知识掌握计算机硬件、软件的基本组成和工作原理；熟悉操作系统（Windows、Linux等）的基本操作；了解计算机网络基础知识，能够熟练使用办公软件和基础的数据处理工具。2.2.2人工智能基础知识了解人工智能的基本概念、发展历程和应用场景；掌握机器学习、深度学习的基础原理和常用算法（如分类、回归、聚类等）；熟悉人工智能产品的基本架构和工作流程。2.2.3数据基础知识掌握数据的基本类型、格式和存储方式；了解数据采集、清洗、标注、预处理的基本方法；熟悉数据库的基本概念和简单操作。2.2.4相关法律法规知识熟悉《中华人民共和国劳动法》《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等相关法律法规；了解行业自律规范和职业道德准则。3.工作要求本部分对各等级人工智能训练师的工作内容、技能要求和相关知识要求进行明确规定，各等级依次递进，高级别涵盖低级别要求。3.1五级/初级工3.1.1工作内容按照要求完成基础数据采集工作，包括文本、图像、语音等类型数据的收集和整理。根据标注规范，完成简单的数据标注任务，如文本分类、图像框选、语音转写等。协助完成数据质量检查，识别明显的标注错误和数据异常，并反馈给上级。使用基础的智能训练软件，完成简单的操作任务，如数据导入、标注结果导出等。整理工作记录，完成基础的工作汇报。3.1.2技能要求能够准确理解数据采集和标注的基本要求，完成基础数据采集和标注任务，准确率达到规定标准。能够使用基础办公软件和简单的数据标注工具，熟练完成数据整理和标注操作。能够识别明显的数据错误和标注异常，及时反馈问题。能够按照工作要求，规范填写工作记录和汇报材料。3.1.3相关知识要求掌握计算机基本操作知识和办公软件使用方法。了解人工智能的基本概念和数据标注的基本流程。熟悉数据采集和标注的基本规范和要求。了解工作中涉及的数据安全和隐私保护基本要求。3.2四级/中级工3.2.1工作内容制定基础的数据采集方案，组织完成数据采集工作，并对采集的数据进行初步清洗和预处理。负责复杂数据标注任务的实施，制定标注细则，指导初级工完成标注工作，并对标注质量进行审核。使用智能训练软件，进行简单的算法参数设置和模型训练辅助工作。负责数据库的基础管理，包括数据存储、备份、查询和维护。对人工智能产品的性能进行基础测试，记录测试结果，分析简单的故障原因并反馈。3.2.2技能要求能够制定合理的数据采集方案，高效完成数据采集和预处理工作，确保数据质量。能够熟练完成复杂数据标注任务，制定标注细则，指导初级工开展工作，标注准确率和效率达到规定标准。能够熟练使用智能训练软件，进行简单的算法参数调试和模型训练辅助操作。能够完成数据库的基础管理工作，及时处理简单的数据库故障。能够开展基础的性能测试工作，准确记录测试数据，分析简单故障并提出初步解决方案。3.2.3相关知识要求掌握数据采集、清洗、预处理的常用方法和技术。熟悉复杂数据标注的规范和技巧，了解不同类型数据标注的要点。掌握智能训练软件的基本操作和算法参数设置的基础原理。了解数据库管理的基础理论和常用操作方法。掌握人工智能产品性能测试的基本方法和流程。3.3三级/高级工3.3.1工作内容制定数据管理方案，负责数据的分类、归档和优化，确保数据的安全性和可用性。负责复杂场景下的模型训练和优化工作，调整算法参数，提升模型性能。设计人机交互流程，优化人工智能产品的用户体验，解决使用过程中的交互问题。负责人工智能系统的部署和基础运维工作，监控系统运行状态，处理常见故障。开展业务分析，根据用户需求和业务场景，提出模型优化和产品改进建议。指导中级工和初级工开展工作，进行技能培训和考核。3.3.2技能要求能够制定科学合理的数据管理方案，有效优化数据资源，确保数据安全和高效利用。能够熟练完成复杂场景下的模型训练和优化，准确调整算法参数，显著提升模型性能。能够设计合理的人机交互流程，优化用户体验，有效解决交互过程中的各类问题。能够完成人工智能系统的部署和基础运维工作，及时处理系统运行中的常见故障，保障系统稳定运行。能够开展深入的业务分析，结合用户需求和业务场景，提出具有可行性的模型优化和产品改进建议。能够对中级工和初级工进行技能指导和培训，组织开展考核工作。3.3.3相关知识要求掌握数据管理的高级理论和方法，熟悉数据安全和隐私保护的高级技术。深入理解机器学习、深度学习算法的原理和应用，掌握模型训练和优化的常用技术。熟悉人机交互设计的原理和方法，了解用户体验优化的相关技术。掌握人工智能系统部署和运维的相关知识和技术，了解常见故障的排查和解决方法。具备一定的业务分析能力，了解相关行业的业务流程和需求特点。掌握职业技能培训和考核的基本方法。3.4二级/技师3.4.1工作内容负责人工智能训练项目的整体规划和实施，制定项目方案和进度计划，协调资源，确保项目顺利完成。开展深度模型优化工作，解决复杂的模型性能问题，设计个性化的算法方案。负责人工智能系统的整体设计和升级，优化系统架构，提升系统的稳定性和性能。开展行业技术研究，跟踪人工智能领域的新技术、新趋势，将其应用到实际工作中。负责团队管理工作，制定团队工作计划，组织开展团队建设，提升团队整体技能水平。参与职业技能标准的制定和修订工作，开展技术交流和推广活动。3.4.2技能要求能够独立完成人工智能训练项目的规划和实施，有效协调资源，解决项目实施过程中的复杂问题，确保项目按时按质完成。能够开展深度模型优化，解决复杂的模型性能瓶颈，设计符合实际需求的个性化算法方案。能够完成人工智能系统的整体设计和升级，优化系统架构，显著提升系统的稳定性和性能。能够跟踪人工智能领域的新技术、新趋势，开展行业技术研究，并将其成功应用到实际工作中，提升工作效率和质量。具备优秀的团队管理能力，能够制定合理的团队工作计划，有效组织团队建设，提升团队整体技能水平。能够参与职业技能标准的制定和修订，开展技术交流和推广活动，推动行业技术进步。3.4.3相关知识要求掌握项目管理的理论和方法，熟悉人工智能训练项目的实施流程和管理要点。深入掌握机器学习、深度学习的高级算法和优化技术，了解人工智能领域的前沿技术。掌握人工智能系统设计和架构优化的相关知识，熟悉系统升级和维护的高级技术。具备深厚的行业知识，了解相关行业的发展趋势和技术需求。掌握团队管理和领导力相关知识，熟悉职业技能培训和技术推广的方法。了解职业技能标准制定和修订的相关流程和要求。3.5一级/高级技师3.5.1工作内容引领人工智能训练领域的技术发展方向，开展前沿技术研究和创新，解决行业内的重大技术难题。制定人工智能训练行业的技术标准和规范，指导行业技术发展和人才培养。负责大型人工智能训练项目的战略规划和技术指导，决策项目的核心技术方案。培养行业高端技术人才，开展高级别技能培训和技术指导，推动行业人才队伍建设。开展国际技术交流和合作，引进先进技术和理念，提升我国人工智能训练领域的国际竞争力。参与国家人工智能相关政策的制定和建议，推动行业健康有序发展。3.5.2技能要求具备深厚的技术功底和创新能力，能够引领前沿技术研究和创新，成功解决行业内的重大技术难题。能够制定科学合理的行业技术标准和规范，有效指导行业技术发展和人才培养。能够对大型人工智能训练项目进行战略规划和技术指导，准确决策项目核心技术方案，确保项目达到行业领先水平。具备卓越的人才培养能力，能够开展高级别技能培训和技术指导，培养一批行业高端技术人才。具备较强的国际视野和交流合作能力，能够开展国际技术交流和合作，引进先进技术和理念。能够参与国家相关政策的制定和建议，为行业健康有序发展提供有力支撑。3.5.3相关知识要求掌握人工智能领域的前沿技术和发展趋势，具备深厚的理论功底和研究能力。熟悉行业技术标准和规范的制定流程，了解国家相关政策和法规。掌握大型项目的战略规划和技术决策方法，具备全局观和战略思维。具备丰富的人才培养经验和方法，了解行业人才需求和培养规律。熟悉国际人工智能领域的技术发展和合作模式，具备国际交流能力。了解国家人工智能发展战略和相关政策，能够为政策制定提供专业建议。4.权重表本部分规定了各等级理论知识考试和技能考核的内容权重，明确各模块的考核重点，确保职业技能鉴定的科学性和合理性。4.1五级/初级工权重表考核内容权重（%）理论知识考试职业道德10计算机基础知识30人工智能基础知识30相关法律法规知识30技能考核数据采集与基础标注50数据质量检查30基础软件操作204.2四级/中级工权重表考核内容权重（%）理论知识考试职业道德10数据基础知识30智能训练软件操作知识30数据库基础管理知识30技能考核复杂数据标注与审核30数据采集与预处理25算法参数基础设置25基础性能测试与故障反馈204.3三级/高级工权重表考核内容权重（%）理论知识考试职业道德10数据管理高级知识25模型训练与优化知识35系统部署与运维知识30技能考核模型训练与优化35人机交互设计与优化20系统部署与运维25业务分析与建议204.4二级/技师权重表考核内容权重（%）理论知识考试职业道德10项目管理知识25高级算法与模型优化知识35行业技术发展知识30技能考核项目规划与实施30深度模型优化与算法设计30系统设计与升级20团队管理与培训20综合评审1004.5一级/高级技师权