人工智能训练师国家职业技能标准

说明

为贯彻落实《关于深化人才发展体制机制改革的意见》，规范从业者的从业行为，引导职业教育的培训方向，促进专业技术人员提升职业素养，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》）。

1. 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”为指导思想，对人工智能训练师从业人员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。
2. 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。
3. 本《标准》业经人力资源社会保障部、工业和信息化部批准，自公布之日起施行。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。

1. 职业概况

1.3 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。

1.4 职业技能等级

本职业共设五个等级：

• 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

1.9 职业技能鉴定要求

1.9.1 申报条件

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；技能考核主要采用现场操作、模拟操作等方式；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。

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、考评配比

• 理论知识考试：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：考评人员与考生配比 1∶3，且考评人员为 3 人（含）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：不少于 90 分钟
• 技能考核：不少于 120 分钟
• 综合评审：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；技能考核在具有计算机网络环境的实验室进行；综合评审在标准教室或会议室进行。

2. 基本要求

2.1 职业道德

职业守则：

1. 诚实公正，严谨求是。
2. 遵纪守法，恪尽职守。
3. 勤勉好学，追求卓越。

2.2 基础知识

通用知识：计算机操作知识；常用办公软件使用知识。

相关法律、法规知识：《劳动法》《劳动合同法》《网络安全法》《知识产权法》相关知识。

3. 工作要求

本标准对五级／初级工、四级／中级工、三级／高级工、二级／技师、一级／高级技师的技能要求和相关知识要求依次递进，高级别涵盖低级别的要求。

3.1 五级／初级工

数据采集和处理

• 业务数据采集：能利用设备、工具完成原始业务数据采集；能完成数据库内业务数据采集。
• 业务数据处理：能按要求完成业务数据整理归类与汇总。

数据标注

• 原始数据清洗与标注：能按规范完成文本、视觉、语音数据清洗与标注。
• 标注后数据分类与统计：能利用工具对标注后数据进行分类与统计。

智能系统运维

• 基础操作：能开启并简单使用智能系统。
• 系统维护：能记录智能系统功能应用情况与应用数据情况。

3.2 四级／中级工

数据采集和处理

• 业务数据质量检测：能审核预处理后业务数据；能梳理业务数据采集与处理规范。
• 数据处理方法优化：能对业务数据采集、处理流程提出优化建议。

数据标注

• 数据归类和定义：能分析杂乱数据并输出内在关联及特征；能进行数据归类与定义。
• 标注数据审核：能完成准确性与完整性审核并输出审核报告；能纠正错误并完成数据筛选。

智能系统运维

• 系统维护：能维护知识库与数据；能为单一智能产品找到应用场景并部署实施。
• 系统优化：能进行数据分析并输出报告；能对单一功能提出优化需求。

3.3 三级／高级工

业务分析

• 业务流程设计：能设计整套业务数据采集、处理、审核流程。
• 业务模块效果优化：能识别单一模块问题，设计优化方案并推动实施。

智能训练

• 数据处理规范制定：能设计数据清洗和标注流程与规范。
• 算法测试：能维护训练集与测试集；能训练算法、测试产品、编写测试报告并纠正错误案例。

智能系统设计

• 系统监控和优化：能全面分析使用数据并输出报告；能提出优化需求并设计智能解决方案。
• 人机交互流程设计：能找到并设计单一场景下人工与智能交互的最优方式与流程。

培训与指导

• 能编写初级培训讲义，对五级／四级人员开展知识与技术培训。
• 能指导五级／四级人员解决数据采集、处理与数据标注问题。

3.4 二级／技师

业务分析

• 能构建合理业务框架与业务流程；能挖掘智能系统应用机会并提出解决方案。

智能训练

• 能构建高质量训练集与黄金测试集，设计测试方案；能提出训练产品优化需求并调优参数。

智能系统设计

• 能设计含多个智能产品的解决方案与全链路应用流程；能将方案转化为产品功能需求并实现。

培训与指导

• 能编制培训计划与业务指导方案，对三级及以下人员开展培训并评估效果。

3.5 一级／高级技师

业务分析

• 能搭建复杂与跨业务单元分析框架，提出前瞻性发展规划；能重构流程并推动业务创新。

智能训练

• 能制定智能训练产品能力矩阵、平台迭代方案及训练集／测试集标准；能对完整体系提出优化方向并推动更新。

智能系统设计

• 能在复杂／跨多业务领域设计多产品方案；能沉淀方法论并统筹多产品运营。

培训与指导

• 能构建培训体系与业务指导策略体系，对二级／技师及以下人员开展管理培训与业务指导。

4. 权重表

4.1 理论知识权重表（%）

4.2 技能要求权重表（%）

原版 PDF：https://www.mohrss.gov.cn/SYrlzyhshbzb/zcfg/SYzhengqiuyijian/202106/W020210617509883457681.pdf