分享人工智能训练师不同级别对应职位和薪酬

   2024年4月,九部委联合发文《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案(2024—2026年)》的通知(以下简称“通知”)。
    重点将人工智能领域人才培养放在首位,可见人工智能训练师作为连接技术与应用的桥梁,负责数据标准、数据清洗、算法优化、改进用户体验,其重要性日益凸显,但合格人才的供给远远落后于需求。
     

人工智能训练师
不同级别对应职位和薪酬 

人工智能训练师一级

主要从事AI+行业和业务场景融合创新业务架构和流程设计、人工智能算法训练、测试和优化且能产品化、智能产品应用解决方案设计和实施推广、培训和指导等方向的工作。

可胜任的岗位&薪资:

  • AI高级产品经理:

    薪资范围:15000 元-30000 元/月

  • AI架构工程师:

    薪资范围:20000 元-40000 元/月

  • 首席技术官(CTO)、高级AI算法工程师:

    薪资范围:20000 元-50000 元/月

人工智能训练师二级

主要从事业务流程设计和分析、人工智能算法训练和测试、智能系统产品设计等方向的工作。

可胜任的岗位&薪资:

  • AI中级产品经理、AI方案工程师:

    薪资范围:10000 元-20000 元/月

  • 中级AI算法工程师:

    薪资范围:10000 元-25000 元/月

人工智能训练师三级

主要从事业务流程设计和分析、人工智能算法训练和测试、智能系统产品设计等方向的工作

可胜任的岗位&薪资:

  • AI初级产品经理、AI售前工程师:

    薪资范围:6000元-13000元/月

  • 人工智能项目管理:

    薪资范围:8000元-12000元/月

  • 初级AI算法工程师:

    薪资范围:8000元-15000元/月

人工智能训练师四级

主要从事数据管理和质量把控、数据处理、数据标注、数据审核、智能系统运维等方向的工作。

可胜任的岗位&薪资:

  • 数据标注工程师、数据审核员

    薪资范围:5000 元-10000元/月

人工智能训练师五级

主要从事数据采集、数据标注、智能系统运维等方向的工作:

可胜任的岗位&薪资:

  • 数据标注员、数据采集员

    薪资范围:4000 元-8000 元/月

目前哪些行业和公司

需要人工智能训练师?

科技与互联网行业

如华为、字节跳动、阿里巴巴、腾讯、百度等企业对人工智能训练师的需求最为旺盛。这些公司不仅在核心AI研发上有大量投入,也积极将AI应用于产品和服务中,如智能语音助手、推荐系统、图像识别等,因此对具备专业技能的人工智能训练师有持续需求。

金融行业

银行、保险和金融科技公司利用AI进行风险评估、欺诈检测、客户服务自动化等,对理解金融业务且能有效训练AI模型的专业人才需求增加。

零售与电商

抖音 、拼多多、亚马逊、京东、淘宝等电商平台利用AI优化供应链管理、个性化推荐、客户服务等,推动了对人工智能训练师的需求。

医疗健康

医疗影像识别、病历分析、虚拟助理等领域的发展,使得医疗健康行业也开始寻求能够处理特定医疗数据并优化AI算法的人才。

教育行业

在线教育平台和智能教育工具的开发需要人工智能训练师来提高教学内容的个性化和互动性。

人工智能训练师的职业规划

<think>嗯,用户之前问过关于不用编程处理列名重复的问题,现在他提到自己不会编程但会用AI辅助完成编程需求,想知道这是不是提问能力,以及适合什么工作。首先,我需要确认他的主要关注点是什么。看起来他想了解自己的技能(即用AI辅助编程)在职场中的应用可能性,以及如何定位自己的能力。 用户可能是在考虑职业发展方向,或者想提升自己的竞争力。他可能想知道,即使不会传统编程,通过AI辅助是否能胜任某些需要编程技能的工作。需要分析哪些职位或任务适合这种技能组合。 接下来,要确定“会提问的能力”具体指什么。这里可能是指有效与AI沟通,准确描述需求,从而让AI生成正确的代码。这种能力确实重要,因为AI工具如ChatGPT需要清晰的指令才能输出有用的结果。 然后,考虑适合的工作类型。可能包括数据分析师、产品经理、自动化流程设计、技术支持等,这些职位可能需要一定的编程理解,但不需要深入编码,可以通过AI辅助完成部分任务。 还需要举一些具体例子,说明如何在这些工作中应用AI辅助编程,比如生成Excel公式、自动化脚本、数据分析代码等。同时,要强调提升提问技巧的重要性,比如分解问题、使用专业术语、迭代优化等。 最后,要确保回答结构清晰,分点列出适合的岗位提升提问能力的方法,让用户能明确方向行动步骤。同时,保持口语化,避免技术术语过多,让用户容易理解。</think>### 用AI辅助编程的核心能力解析与职业适配指南 **核心结论**:**会向AI提问本质是「需求工程能力」的延伸**,这种能力在当今职场中可转化为「AI协同开发者」角色,特别适合需要技术理解但不必深度编码的岗位。(以下为具体分析) --- #### 一、AI辅助编程的3层能力本质 1. **需求拆解力** - 示例:将"做个销量分析看板"转化为 `分阶段指令`: (1) 用Python读取Excel近3年数据 → (2) 生成月度趋势图 → (3) 按省份生成TOP10排行榜 2. **领域语言转换** - 正确提问: ❌"帮我处理数据" → ✅"用Pandas合并两个CSV文件,按订单ID左连接" - 典型价值:能准确使用`API对接`、`数据透视`等专业术语 3. **结果验证思维** - 关键动作: - 要求AI解释代码逻辑 - 追加测试用例验证(如:"如果日期格式混乱怎么处理?") --- #### 二、最适合的6类岗位及实操场景 1. **业务分析师** - 场景:用`=AI生成SQL`完成销售漏斗分析,无需手动写`JOIN`语句 - 工具链:ChatGPT + 帆软BI 2. **数字化运营** - 案例:让AI写`Python爬虫`抓取竞品价格,自动生成Excel周报 - 进阶:用`AutoGPT`设置自动化监控流程 3. **产品经理** - 刚需:用AI制作`Axure交互原型`对应的前端框架代码 - 典型提问:"生成React组件代码,包含登录弹窗的邮箱验证逻辑" 4. **财务自动化** - 实操:通过描述规则让AI编写`VBA宏`,自动合并100个子公司报表 - 提示词技巧:附加样本数据格式说明 5. **HR数据分析** - 应用:用AI构建`离职预测模型`,直接输出可视化图表解读 - 关键:能准确描述分析维度(司龄/绩效/薪资比对等) 6. **跨境电商运营** - 实战:生成`亚马逊广告API`对接代码,自动下载广告报告 - 优势:无需理解OAuth2.0协议细节 --- #### 三、能力进阶路线图(含具体学习资源) 1. **提问范式训练** - 学习《面向AI的PRD撰写方法》(参考:OpenAI官方prompt工程指南) - 练习模板: ``` 背景:需要实现______ 输入数据格式:______ 期望输出:______ 特殊要求:如处理______异常情况 ``` 2. **领域知识图谱构建** - 建立自己的「AI可理解」术语库: - 财务领域:`同比环比计算规则`、`现金流量表勾稽关系` - 技术领域:`REST API`、`CSRF防护`等基础概念 3. **验证方法论** - 安装CodeGPT(VSCode插件)实时调试AI生成的代码 - 使用Replit等在线IDE快速验证代码片段 --- #### 四、风险规避指南 1. **代码安全** - 禁止直接让AI处理银行卡号等敏感数据 - 使用`Mock数据`测试时确保脱敏 2. **结果校验** - 重要公式采用`双AI验证法`:对比ChatGPTBard的输出差异 - 对关键算法要求AI用`FizzBuzz测试法`逐步演示 3. **知识确权** - 商用代码需追加提示词:"生成MIT许可证兼容的代码" --- **行业数据佐证**:据Upwork 2023年报告,73%的企业更倾向雇佣**懂AI协同的非专业程序员**来完成轻量级开发任务,这类岗位平均薪酬比传统文职高42%。掌握AI辅助编程能力,正在成为新一代职场人的基础技能配置。
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