AI訓練師，這群隱藏在大模型背后的英雄們，正通過不斷的努力和創(chuàng)新，推動著人工智能的邊界不斷拓展。本文將深入探討這些AI訓練師的工作方式、面臨的挑戰(zhàn)以及他們?nèi)绾卧诩夹g(shù)浪潮中尋找到自我價值，供大家參考。

伴隨著過年期間“Deepseek”的爆火，國內(nèi)外的AI大模型如同一頭狂奔的巨獸，重塑著各個行業(yè)的格局。人工智能正式亮相在大眾面前，也快速席卷著整個行業(yè)。在這場智能革命中，一個新興職業(yè)群體正悄然站上技術(shù)前沿——他們不是編寫底層算法的科學家，也非部署系統(tǒng)的工程師，而是被稱為”AI教練”的訓練師群體。正是這群專業(yè)人士，讓冰冷的算法具備了理解人類意圖的能力，使機器真正成為人類的工作伙伴。他們就是“AI訓練師”

簡單來說，“AI訓練師就是大模型的媽”

一、AI訓練師是什么

提到AI訓練師很多人會覺得陌生，或者是好多人以為是市面上對于模型數(shù)據(jù)標注。但AI訓練師的工作內(nèi)容遠不止于這些。

簡單一句話來概括：AI訓練師是對大模型產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，在根據(jù)規(guī)則文檔進行數(shù)據(jù)好壞框定，再反哺給大模型進行調(diào)優(yōu)。

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因為這個崗位出現(xiàn)的時間比較短，很多公司沒有很明確的定義，以下內(nèi)容謹代表個人所了解到的。

二、AI訓練師的招聘需求量

通過招聘截圖搜索發(fā)現(xiàn)除了在北京、上海、杭州、深圳等超一線城市，甚至在成都、南京、蘇州、合肥等。

根據(jù)現(xiàn)在國家的政策以及形勢發(fā)展。問AIdeepsek的爆火以及國家的形式會對AI行業(yè)的爆火，以及處于風口之中。

三、AI訓練師的工作崗位及內(nèi)容

AI訓練師每個公司的情況都各有不同，這次主要是以AI六小龍之中的其中一家公司來舉例。

在這之前先說一下，AI訓練師不止于訓練大語言模型，就像設計師一樣，分為體驗設計師、運營設計師，他們雖然統(tǒng)稱為設計師，但是工作內(nèi)容是不相同的。

我這邊目前了解到的是四種類型

• 大語言類：ChatGPT、Claude、Deepseek、豆包、Gemini等
• 圖片類：Stable Diffusion、Flux等
• 視頻類：Sora、即夢、可靈
• 智能體：coze、豆包等里面的即為智能體，現(xiàn)代智能體的強大能力通常依賴于大規(guī)模的預訓練模型。

1. 工作內(nèi)容

AI訓練師市場上沒有很明確的定義，以下為我知道的崗位主要分為兩個部份。

管理崗：主要承接需求，根據(jù)需求撰寫規(guī)則文檔，下發(fā)任務指標，溝通解決團隊內(nèi)問題，按時交付數(shù)據(jù)。一個團隊內(nèi)包括其他AI訓練師和數(shù)據(jù)標注，大一些的團隊可能會管理幾十名數(shù)據(jù)標注等。

需求：需求大致分為兩種。第一種是算法那邊給到一些需求，因為要測試模型問題，調(diào)優(yōu)等，百分之八十的需求都來自于算法同學。第二種是對接的專門的公司也就是所謂的“甲方”，這種需求早期是很少的，一般是政府用的比較多。

員工崗：開會對齊下發(fā)具體任務的規(guī)則文檔，對當前數(shù)據(jù)進行標注，再將標注的數(shù)據(jù)交付給質(zhì)檢人員進行質(zhì)檢，最后給AI訓練師進行抽查，最后交付項目。

規(guī)則文檔：規(guī)則文檔一般由上級給出，公司內(nèi)部定好的。

總結(jié)來說：AI 訓練師的主要工作內(nèi)容包括數(shù)據(jù)處理、模型訓練與優(yōu)化等。首先要進行數(shù)據(jù)采集，從多渠道收集文本、圖像等各類數(shù)據(jù)并整理清洗。然后根據(jù)規(guī)則對數(shù)據(jù)精準標注與分類，為模型訓練提供準確數(shù)據(jù)。再者，要參與模型訓練，合理配置參數(shù)，觀察性能變化。訓練完成后，使用專業(yè)指標評估模型，分析不足，與相關人員協(xié)作優(yōu)化，以提升模型的準確性和泛化能力，使其更好地滿足實際應用需求。

管理崗和正常崗位的差距主要在于前一崗位需要管理能力，其他工作內(nèi)容幾乎是一樣的。

四、AI訓練師需要具備哪些能力

1. 需求承接能力 訓練師需要理解上級給的需求包括算法同學給到的需求，要能精準的理解到對方的需求。作為大模型和技術(shù)或者產(chǎn)品之間的橋梁，起到一個承接作用。
2. 撰寫規(guī)則文檔能力 訓練師需要用人類的語言習慣，書寫方式，然后依據(jù)著模型回答邏輯等制定可落地標注的規(guī)則方案。
3. 數(shù)據(jù)標注審核能力 在數(shù)據(jù)規(guī)劃標注任務，進行數(shù)據(jù)分配。并對人員標注的數(shù)據(jù)進行審核，并撰寫審核方案。最后去和算法同學對接。
4. 數(shù)據(jù)交付能力 按照算法的要求，對所得出的數(shù)據(jù)進行整理，并且交付給算法。
5. 模型評估能力 撰寫模型評估方案，并對模型的一個整體效果進行評估。

整體來說，AI訓練師根據(jù)市場反饋目前是需要這些能力，但是要仔細下分各需能力不同，根據(jù)大語言、視頻、生圖、智能體等都是有所區(qū)別。

五、AI訓練師職業(yè)發(fā)展道路

1. AI訓練師管理

• AI訓練師因為崗位比較新穎，機會比較多，是很大幾率去沖擊管理崗的。
• 全球AI產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)擴大，企業(yè)對AI訓練師及管理人才的需求激增，管理崗處于技術(shù)落地的核心環(huán)節(jié)。
• 持續(xù)接觸前沿技術(shù)（如大模型、強化學習、數(shù)據(jù)標注工具），保持技術(shù)敏感度。
• 負責從數(shù)據(jù)標注、模型訓練到部署落地的全流程，直接參與企業(yè)AI戰(zhàn)略實施。

2. AI產(chǎn)品經(jīng)理

• 主導AI產(chǎn)品全生命周期：從需求分析、技術(shù)可行性評估到產(chǎn)品落地與迭代，貫穿AI產(chǎn)品從0到1的全流程。
• 跨領域資源整合：協(xié)調(diào)算法團隊、數(shù)據(jù)工程師、業(yè)務部門等多方資源，推動技術(shù)方案與市場需求對齊。
• 跨界機會：AI技術(shù)通用性強，經(jīng)驗可遷移至不同行業(yè)（如從教育AI轉(zhuǎn)向智慧城市）。
• 技術(shù)迭代紅利：緊跟大模型、AIGC、多模態(tài)等趨勢（如設計ChatGPT類產(chǎn)品的插件生態(tài)），保持職業(yè)前瞻性。
• 技術(shù)理解力：需熟悉機器學習、數(shù)據(jù)標注、模型評估等基礎概念，能與算法等高效溝通（如理解A/B測試、召回率等指標）

六、AI訓練師是每個人的風口

很多人會說AI訓練師這個崗位是不是會很快被代替或者是第一批被代替的崗位。我想說的是，一定會的。但是對于很多人來說這又是一個機會，現(xiàn)在進入這個行業(yè)的門檻很低，招聘條件沒有那么苛刻，對于一些大齡職場人或許會是一條出路。

并且AI現(xiàn)在看來無論是從政策方面還是未來發(fā)展方面一定是風口，進入這個行業(yè)的人已經(jīng)邁出了很大的一步，我們應當充分利用這個機會，在進入到崗位，踩在AI風口的那一刻，利用自己的身份以及信息差，去對外發(fā)聲、做自媒體等事情。

職場中完成工作給你工資是你正常得到的，你利用自己的崗位，利用信息差去做其他的事情這才是應該做的。