1、國家職業技能標準職業編碼：4-04-05-05人工智能訓練師（2021 年版）中華人民共和國人力資源和社會保障部中 華 人 民 共 和 國 工 業 和 信 息 化 部制定說明為貫徹落實關于深化人才發展體制機制改革的意見，規范從業者從業行為，引導職業教育培訓方向，促進相關從業人員提升職業素養、推動經濟社會全面發展，根據中華人民共和國勞動法有關規定，人力資源社會保障部聯合工業和信息化部組織有關專家，制定了人工智能訓練師國家職業技能標準（2021 年版）(以下簡稱標準)。一、本標準以人力資源社會保障部辦公廳 市場監管總局辦公廳 統計局辦公室關于發布智能制造工程技術人員等職業信息的通知（人社廳發202

2、017 號）為依據，按照國家職業技術技能標準編制技術規程（2018 年版）有關要求，以“職業活動為導向、職業技能為核心”的指導思想，對人工智能訓練師的職業活動內容進行規范細致描述，對各等級從業者的技能水平和理論知識水平進行了明確規定。二、本標準依據有關規定將本職業分為五級/初級工、四級/中級工、三級/高級工、二級/技師、一級/高級技師五個等級，包括職業概況、基本要求、工作要求和權重表四個方面的內容。三、本標準的主要起草單位有：阿里巴巴（中國）有限公司、浙江省技能人才評價管理服務中心、科大訊飛股份有限公司、北京百度網訊科技有限公司、北京欣云智訊科技有限公司、中關村融智特種機器人產業聯盟、中國科學

3、院大學人工智能學院、中國電子進出口有限公司、中國兵器工業職業技能鑒定指導中心、山東旗幟信息有限公司、中國人壽保險股份有限公司、中移在線服務有限公司、天津市渤海石油職工交流中心有限責任公司。主要起草人有：趙霽飛、林麗、吳東恒、劉丹、魏瑋、曹恬、王智宇、殷軍寧、吳倩、傅伉莉、陳麗平、郭慶榕、林育川、趙昆、張慶俠、葛陸媛、陳彬斌、陳濤、丁德成、陳小貝、陳尚義、施佳樑、李昱霖、王子嘉、徐宗彬、程蘭穎、陳白帆、肖俊、李楊、路體坤、原寶濤、王琴、韓英、高晨晨、周婷婷、陳霞、秦一鳴、閔雅琴、郭成林、宋玉東、郭旭。四、本標準審定單位有：北京高德云圖科技有限公司、重慶工商職業學院管理學院、小米通訊技術有限公司、

4、北京源啟慧柯科技有限公司、光山縣科思網絡科技有限公司、濟南頂商信息科技有限公司、海底撈國際控股有限公司、拉II庫七七 標準下載扎思網絡科技（上海）有限公司、首都經濟貿易大學、成都市匯眾天智科技有限責任公司、廣州小鵬汽車科技有限公司。本標準主要審定人員有：李罕鵬、譚少柱、張鶴、蘇鈺、胡煌、田春、易釀、蔡琪偉、張成剛、駱靖元、王學琪。五、本標準在制定過程中，得到人力資源社會保障部職業技能鑒定中心葛恒雙、劉永澎、王小兵、張靈芝、賈成千與浙江省人社廳洪在有、陳中杰的指導和大力支持，在此一并感謝。六、本標準業經人力資源社會保障部、工業和信息化部批準，自公布之日起施行。III1.職業概況1.1 職業名稱人

5、工智能訓練師1.2 職業編碼4-04-05-051.3 職業定義人工智能訓練師 國家職業技能標準（2021 年版）使用智能訓練軟件，在人工智能產品實際使用過程中進行數據庫管理、算法參數設置、人機交互設計、性能測試跟蹤及其他輔助作業的人員。本職業包含數據標注員、人工智能算法測試員兩個工種。1.4 職業技能等級本職業共設 5 個等級，分別為：五級/初級工、四級/中級工、三級/高級工、二級/技師、一級/高級技師。1.5 職業環境條件室內，常溫。1.6 職業能力特征具有一定的學習能力、表達能力、計算能力；空間感、色覺正常。1.7 普通受教育程度初中畢業（或相當文化程度）。1.8 培訓參考學時五級/初級

6、工 60 標準學時；四級/中級工 50 標準學時；三級/高級工 40 標準學時；二級/技師 40 標準學時；一級/高級技師 30 標準學時。1.9 職業技能鑒定要求1.9.1 申報條件具備以下條件之一者，可申報五級/初級工：1（1）累計從事本職業或相關職業工作 1 年（含）以上。（2）本職業或相關職業學徒期滿。具備以下條件之一者，可申報四級/中級工：（1） 取得本職業或相關職業五級/初級工職業資格證書（技能等級證書）后，累計從事本職業或相關職業工作 3 年（含）以上。（2） 累計從事本職業或相關職業工作 4 年（含）以上。（3） 取得技工學校本專業或相關專業畢業證書 （含尚未取得畢業證書的在校

7、應屆畢業生）；或取得經評估論證、以中級技能為培養目標的中等及以上職業學校本專業或相關專業畢業證書 （含尚未取得畢業證書的在校應屆畢業生）。具備以下條件之一者，可申報三級/高級工：（1） 取得本職業或相關職業四級/中級工職業資格證書后，累計從事本職業或相關職業工作 3 年（含）以上。（2） 取得本職業或相關職業四級/中級工職業資格證書，并具有高級技工學校、技師學院畢業證書（含尚未取得畢業證書的在校應屆畢業生）；或取得本職業或相關職業四級/中級工職業資格證書，并具有經評估論證、以高級技能為培養目標的高等職業學校本專業或相關專業畢業證書（含尚未取得畢業證書的在校應屆畢業生）。（3）具有大專及以上本專

8、業或相關專業畢業證書，累計從事本職業或相關職業工作 3 年（含）以上。具備以下條件之一者，可申報二級/技師：（1） 取得本職業或相關職業三級/高級工職業資格證書后，累計從事本職業或相關職業工作 4 年（含）以上。（2） 取得本職業或相關職業三級/高級工職業資格證書的高級技工學校、技師學院畢業生，累計從事本職業或相關職業工作 3 年（含）以上；或取得本職業或相關職業預備技師證書的技師學院畢業生，累計從事本職業或相關職業工作 2 年（含）以上。 相關職業：人工智能工程技術人員、呼叫中心服務員、電子商務師等職業，下同。 相關專業：電工電子類、信息類等專業，下同。 相關專業：電子與信息大類、醫學衛生大

9、類、裝備制造大類、教育與體育大類等專業，下同。2具備以下條件者，可申報一級/高級技師：取得本職業或相關職業二級/技師職業資格證書后，累計從事本職業或相關職業工作 4 年（含）以上。1.9.2 鑒定方式分為理論知識考試、技能考核以及綜合評審。理論知識考試以筆試、機考等方式為主，主要考核從業人員從事本職業應掌握的基本要求和相關知識要求；技能考核主要采用現場操作、模擬操作等方式進行，主要考核從業人員從事本職業應具備的技能水平；綜合評審主要針對技師和高級技師，通常采取審閱申報材料、答辯等方式進行全面評議和審查。理論知識考試、技能考核和綜合評審均實行百分制，成績皆達 60 分（含） 以上者為合格。1.9

10、.3 監考人員、考評人員與考生配比理論知識考試中的監考人員與考生配比不低于 115，且每個考場不少于 2 名監考人員；技能考核中的考評人員與考生配比 13，且考評人員為 3 人以上單數；綜合評審委員為 3 人（含）以上單數。1.9.4 鑒定時間理論知識考試時間不少于 90 min，技能考核時間不少于 120 min。綜合評審時間不少于 30 min。1.9.5 鑒定場所設備理論知識考試在標準教室進行，技能考核在具有計算機網絡環境的實驗室進行，綜合評審在標準教室或會議室進行。32.基本要求2.1 職業道德2.1.1 職業道德基本知識2.1.2 職業守則() 誠實公正,嚴謹求是。() 遵章守法,恪

11、盡職守。(3)勤勉好學,追求卓越。2.2 基礎知識2.2.1 通用知識（1）計算機操作知識。（2）常用辦公軟件使用知識。2.2.2 相關法律、法規知識（1）中華人民共和國勞動法相關知識。（2）中華人民共和國勞動合同法相關知識。（3）中華人民共和國網絡安全法相關知識。（4）中華人民共和國知識產權法相關知識。43 工作要求本標準對五級/初級工、四級/中級工、三級 /高級工、二級/技師、一級/ 高級技師的技能要求和相關知識要求依次遞進，高級別涵蓋低級別的要求。3.1 五級/初級工職業功能工作內容技能要求相關知識要求1.1.1 業務背景1.1.1 能夠利用設備、工具等完知識1.1 業務數據采集成原始業

12、務數據采集1.1.2 能夠完成數據庫內業務數1.1.2 數據采集工具使用知識據采集1.1.3 數據庫數1.數據采集和據采集方法處理1.2.1 能夠根據數據處理要求完1.2.1 數據整理1.2 業務數據處理成業務數據整理歸類1.2.2 能夠根據數據處理要求完規范和方法1.2.2 數據匯總成業務數據匯總規范和方法2.1 原始數據清洗與標注2.1.1 能夠根據標注規范和要求， 完成對文本、視覺、語音數據清洗2.1.2 能夠根據標注規范和要求，完成文本、視覺、語音數據標注2.1.1 數據清洗工具使用知識2.1.2 數據標注工具使用知識2.數據標注2.2.1 能夠利用分類工具對標注2.2.1 數據分類2

13、.2 標注后數據分后數據進行分類工具使用知識類與統計2.2.2 能夠利用統計工具，對標2.2.2 數據統計注后數據進行統計工具使用知識3.1.1 智能系統3.1 智能系統基礎3.1.1 能夠進行智能系統開啟基礎知識操作3.1.2 能夠簡單使用智能系統3.1.2 智能系統使用知識3.智能系統運維3.2.1 能夠記錄智能系統功能應3.2 智能系統維護用情況3.2.2 能夠記錄智能系統應用數智能系統維護知識據情況53.2 四級/中級工職業功能工作內容技能要求相關知識要求1.1.1 能夠對預處理后業務數據1.1.1 業務數據進行審核質量要求和標準1.1 業務數據質量1.1.2 能夠結合人工智能技術要1

14、.1.2 業務數據檢測求，梳理業務數據采集規范采集規范和方法1.1.3 能夠結合人工智能技術要1.1.3 業務數據求，梳理業務數據處理規范處理規范和方法1.數據采集和處理1.2.1 能夠對業務數據采集流程1.2.1 數據采集1.2 數據處理方法提出優化建議知識優化1.2.2 能夠對業務數據處理流程1.2.2 數據處理提出優化建議知識2.1.1 能夠運用工具，對雜亂數據2.1.1 數據聚類進行分析，輸出內在關聯及特征工具知識2.1 數據歸類和定2.1.2 能夠根據數據內在關聯和2.1.2 數據歸納義特征進行數據歸類方法2.1.3 能夠根據數據內在關聯和2.1.3 數據定義特征進行數據定義知識2.

15、數據標注2.2.1 能夠完成對標注數據準確性和完整性審核，輸出審核報告2.2.1 數據審核2.2 標注數據審核2.2.2 能夠對審核過程中發現的錯誤進行糾正標準和方法2.2.2 數據審核2.2.3 能夠根據審核結果完成數工具使用知識據篩選3.1.1 能夠維護智能系統所需知3.1.1 知識整理方法3.1.2 數據整理方法3.1.3 智能產品應用方法3.1.4 智能系統部署方法識3.1.2 能夠維護智能系統所需數3.智能系統運維3.1 智能系統維護據3.1.3 能夠為單一智能產品找到合適應用場景3.1.4 能夠將智能系統在真實應用場景中部署實施63.2.1 能夠利用分析工具進行數3.2.1 數據拆

16、解基礎方法3.2.2 數據分析基礎方法3.2.3 數據分析工具使用方法據分析，輸出分析報告3.2 智能系統優化3.2.2 能夠根據數據分析結論對智能產品的單一功能提出優化需求73.3 三級/高級工職業功能工作內容技能要求相關知識要求1.業務分析1.1 業務流程設計1.1.1 能夠結合人工智能技術要求和業務特征，設計整套業務數據采集流程1.1.2 能夠結合人工智能技術要求和業務特征，設計整套業務數據處理流程1.1.3 能夠結合人工智能技術要求和業務特征，設計整套業務數據審核流程1.1.1 業務數據相關流程設計工具知識1.1.2 業務數據相關流程設計知識1.2 業務模塊效果優化1.2.1 能夠結合

17、業務知識，識別業務流程中單一模塊的問題1.2.2 能夠結合人工智能技術設計業務模塊優化方案并推動實現1.2.1 業務分析方法1.2.2 業務優化方法2.智能訓練2.1 數據處理規范制定2.1.1 能夠結合人工智能技術要求和業務特征，設計數據清洗和標注流程2.1.2 能夠結合人工智能技術要求和業務特征，制定數據清洗和標注規范2.1.1 智能訓練數據處理工具原理和應用方法2.1.2 智能訓練數據處理知識2.2 算法測試2.2.1 能夠維護日常訓練集與測試集2.2.2 能使用工具對算法進行訓練2.2.3 能夠使用測試工具對人工智能產品的使用進行測試2.2.4 能夠對測試結果進行分析， 編寫測試報告2

18、.2.5 能夠運用工具，分析算法中錯誤案例產生的原因并進行糾正2.2.1 人工智能測試工具使用方法2.2.2 算法訓練工具基礎原理和應用方法3.智能系統設計3.1 智能系統監控和優化3.1.1 能夠對單一智能產品使用的數據進行全面分析，輸出分析報告3.1.2 能夠對單一智能產品提出優化需求3.1.3 能夠為單一智能產品的應用設計智能解決方案3.1.1 數據拆解高階方法3.1.2 數據分析高階方法3.1.3 單一產品智能解決方案設計方法83.2 人機交互流程設計3.2.1 能夠通過數據分析，找到單一場景下人工和智能交互的最優方式3.2.1 能夠通過數據分析，設計單一場景下人工和智能交互的最優流程

19、3.2.1 人機交互流程設計知識3.2.2 人機交互流程設計工具相關知識4.培訓與指導4.1 培訓4.1.1 能夠編寫初級培訓講義4.1.2 能夠對五級/初級工、四級/ 中級工開展知識和技術培訓4.1.1 培訓講義編寫知識4.1.2 培訓教學知識4.2 指導4.2.1 能夠指導五級/初級工、四級/中級工解決數據采集、處理問題4.2.2 能夠指導五級/初級工、四級/中級工解決數據標注問題4.2.1 實踐教學方法4.2.2 技術指導方法93.4 二級/技師職業功能工作內容技能要求相關知識要求1.業務分析1.1 業務架構與流程設計1.1.1 能夠綜合業務流程及重難點，結合人工智能技術構建合理的業務框

20、架1.1.2 能夠綜合業務流程及重難點，結合人工智能技術構建合理的業務流程1.1.1 業務流程構建工具原理和應用方法1.1.2 業務流程構建知識1.2 業務場景挖掘1.2.1 能夠在業務中挖掘智能系統應用的潛在機會點及隱藏價值1.2.2 能夠結合人工智能技術對新業務場景提出解決方法1.2.1 數據分析方法1.2.2 數據運營方法2.智能訓練2.1 算法測試2.1.1 能夠結合業務特征，構建算法的高質量訓練集，并成為算法的核心競爭力2.1.2 能夠結合業務特征，構建算法的黃金測試集，并作為算法上線前的質量保障2.1.3 能夠結合業務特性，設計合理的測試方案2.1.1 人工智能算法基礎知識2.1.

21、2 算法訓練工具和測試工具的原理和應用方法2.2 智能訓練流程優化2.2.1 能夠根據日常算法模型的訓練，提出訓練產品優化需求并推動實現2.2.2 能夠根據日常算法模型的訓練結果，對訓練參數和過程進行調優，以適應業務場景需求2.2.1 算法訓練工具設計和優化方法2.2.2 算法訓練方法優化方法103.智能系統設計3.1 智能產品應用解決方案設計3.1.1 能夠在某一業務領域中設計包含多個智能產品的解決方案并推動實現3.1.2 能夠基于某一業務領域情況，結合多個智能產品設計新的全鏈路智能應用流程3.1.1 業務領域知識3.1.2 多智能產品解決方案設計方法3.2 產品功能設計以及實現3.2.1

22、能夠將解決方案轉化成產品功能需求3.2.2 能將產品功能需求轉化為具體的設計和實現方案，并達成項目目標3.2.1 產品需求梳理方法3.2.2 項目管理知識4.培訓與指導4.1 培訓4.1.1 能夠編寫培訓計劃4.1.2 能夠對三級/高級工及以下級別人員開展知識和技術培訓4.1.1 培訓計劃編制知識4.1.2 進階培訓教學知識4.2 指導4.2.1 能夠制定業務指導方案4.2.2 能夠對三級/高級工及以下級別人員培訓學習效果進行評估4.2.1 業務指導方案編制方法4.2.2 效果評估方法113.5 一級/高級技師職業功能工作內容技能要求相關知識要求1.業務分析1.1 業務設計1.1.1 能夠根據

23、復雜業務場景和跨業務單元場景的深入理解，搭建業務分析框架1.1.2 能夠結合人工智能技術為所負責的業務線提出具有前瞻性的業務發展規劃建議1.1.1 業務指標定義知識1.1.2 業務指標的管理方法1.1.3 業務發展規劃設計方法1.2 業務創新1.2.1 能夠利用人工智能技術，對現有業務流程重構，提高業務在行業領域競爭力1.2.2 能夠結合先進的人工智能 技術，在業務流程中發現創新點， 并整合推動業務的創新1.2.1 人工智能技術相關知識1.2.2 流程設計創新方法2.智能訓練2.1 算法測試2.1.1 能夠根據對算法的前瞻性， 制定智能訓練的整體產品能力矩陣2.1.2 能夠根據對算法的前瞻性， 制定訓練平臺的整體迭代優化方案2.1.3 能夠制定訓練集以及測試集的標準2.1.1 智能訓練工具高階原理和應用方法2.1.2 智能訓練技巧和方法2.1.3 人工智能算法高階知識2.2 智能訓練流程優化與產品化2.2.1 能夠對復雜的智能系統進行完整的測試和訓練，并做出報告編寫2.2.3 能夠結合人工智能技術，對智能訓練的完整體系提出優化方向，并推動訓練流程和方法的更新2.2.1 人工智能技術創新