資料標註員|《人工智慧訓練師》國家職業技能標準釋出

近日，由人社部、工信部等單位共同參與制定的新一批“國家職業技能標準目錄”正式對外公佈。

其中，人工智慧訓練師作為一門新興職業被納入此次公佈的標準中，並在《人工智慧訓練師國家職業技能標準(2021年版)》(下文簡稱為《標準》)中對該職業的活動內容進行了明確的規定，同時也對各等級從業者的技能水平和理論知識水平進行了規範細緻的描述。

一.人工智慧訓練師職業定義

2020年2月，人工智慧訓練師這份新職業首次出現在國家人力資源社會保障部的新聞公告中。

在2月25日人社部推出的新職業名單中，人工智慧訓練師被正式定義為一門新興職業並納入國家級職業分類目錄。

公告中對人工智慧訓練師的職業定義為：“人工智慧訓練師新職業隸屬於軟體和資訊科技服務人員小類，主要工作任務包括：標註和加工原始資料、分析提煉專業領域特徵，訓練和評測人工智慧產品相關的演算法、功能和效能，設計互動流程和應用解決方案，監控分析管理產品應用資料、調整優化引數配置等。”

而此次人社部最新公佈的《標準》則對人工智慧訓練師的職業定義有了更進一步的闡述：

“使用智慧訓練軟體，在人工智慧產品實際使用過程中進行資料庫管理、演算法引數設定、人機互動設計、效能測試跟蹤及其他輔助作業的人員。

本職業包含資料標註員、人工智慧演算法測試員兩個工種。”

至此，資料標註員也有了更為正式的職業名稱：人工智慧訓練師。

二.職業等級劃分與鑑定

本次釋出的《標準》除了對人工智慧訓練師的職業定義有了更新的闡述以外，同時還從資料採集和處理、資料標註、智慧系統運維、業務分析、智慧訓練、智慧系統設計等參考維度，劃分出了五個職業等級：

五級/初級工、四級/中級工、三級/高階工、二級/技師、一級/高階技師。

每個職業等級之間又規定了詳細的申報升級條件，其中最低的五級/初級工的申報條件為：

◤累計從事本職業或相關職業工作1年(含)以上。

◤本職業或相關職業學徒期滿。

而最高的一級/高階技師的申報條件則要更為嚴格：

◤取得本職業或相關職業二級/技師資格證書後，累計從事本職業或相關職業工作4年(含)以上。

在等級鑑定上，人工智慧訓練師的職業技能鑑定可分為理論知識考試、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;技能考核主要採用現場操作、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階技師，通常採取審閱申報材料、答辯等方式進行全面評議和審查。

三.工作要求與權重

五個職業等級依照資料採集和處理、資料標註、智慧系統運維、業務分析、智慧訓練、智慧系統設計等參考維度劃分，從五級/初級工到一級/高階技師，人工智慧訓練師的職業技能要求依次遞進：

在考核權重上，理論考試與技能考核的側重點有一定差異。

在理論知識考試中，五級和四級制涵蓋資料採集和處理、資料標註、智慧系統運維，三級及以上則涵蓋業務分析、智慧訓練、智慧系統設計、培訓與指導。

而在技能考核中，五級和四級的考察要求中，佔據最大比重的都是資料標註，這也體現出了資料標註技能在該職業中的重要地位。

四.時勢所趨，行業所需

國家職業技能標準是在職業分類的基礎上，根據職業活動內容，對從業人員的理論知識和技能要求提出的綜合性水平規定，是開展職業教育培訓和人才技能鑑定評價的基本依據。

此次國家級職業技能標準目錄中對人工智慧訓練師的詳細描述，即體現出國家層面對人工智慧產業相關支援性崗位，尤其是資料標註員的重視程度。

事實上，這既是時勢所趨，也是行業所需。

近年來，人工智慧與大資料已成為國家重要戰略，也是國家供給側改革的創新引擎。十九大報告中提出，要加快建設製造強國，加快發展先進製造業，推動網際網路、大資料、人工智慧和實體經濟深度融合，人工智慧發展上升至國家戰略層面。

在國家政策的大力支援下，國內人工智慧產業，尤其是資料服務行業進入一個快速增長期。艾瑞諮詢相關統計資料顯示，2019年國內資料標註行業市場規模為30.9億元，未來幾年的平均年增長率為21.8%，預計到2025年，國內資料標註市場規模將突破100億元。資料標註行業歷經多年發展，目前已進入一個快速增長期。

與蓬勃發展的資料服務市場相比，則是緊缺的行業服務人才。

現階段提升AI認知世界能力的最有效途徑仍然是監督學習，監督學習下的深度學習演算法訓練十分依賴於資料標註員進行標註資料。可以說，資料標註是人工智慧行業的基礎，而資料標註員則是資料標註行業的基礎。

然而根據2020年4月人力資源與社會保障部發布的《新職業——人工智慧工程技術人員就業景氣現狀分析報告》測算，目前我國人工智慧人才缺口超過500萬，供需比例嚴重失衡。

具體到行業內部，近些年自動駕駛產業的蓬勃發展誕生了海量的資料標註需求，但是市面上可以勝任標註任務的成熟3D點雲標註員卻處於奇缺狀態，造成這種結果的原因《報告》也進行了解釋：近三成期望在人工智慧領域大展身手的求職者與僱主所要求的各項指標相距甚遠，主要原因是求職者對人工智慧瞭解不足，缺乏實際AI技能與實踐經驗。

由於合格的人工智慧人才培養需要的時間遠高於於一般IT人才，因此不斷加強人工智慧教育，補齊人才短板，是我國高等教育的當務之急。

五.曼孚科技人才培養解決方案

作為一家基礎資料服務企業，曼孚科技始終重視AI人才，尤其是資料標註相關人才的培養。在響應國家政策號召並結合自身實際下，曼孚科技推出了一整套AI產業人才培養解決方案。

這套人才培養解決方案專注於理論應用與實踐教學。在理論教學層面，教材內容由國內資深從業者聯合編寫，本著理論與實踐相結合的原則，從資料標註行業基礎出發，內容涵蓋資料標註員、質檢員、專案經理等行業熱門職位的培訓課程，以就業為導向，緊貼真實業務場景。

在實踐教學層面，得益於曼孚科技自研的SEED資料服務平臺，在此基礎上量身而造的學員管理系統，既可以提供海量高質量實訓專案，又可以實時掌握學員學習動態，自動考核學員學習成果，實現教學與業務場景之間的無縫契合。

而在學員最為關心的就業層面，曼孚科技也提供了多維度的就業支援。在結業階段，考核評審團隊會依據學員個人成績，頒發結業證書與職業資格認證，提升就業競爭力;在求職階段，曼孚科技資料產業基地會優先為優秀畢業學員提供包括就業崗位、就業推薦、就業規劃等在內的多項支援服務，搭建起無阻就業通道。

藉助此套解決方案，曼孚科技持續不斷為行業輸送高素質資料標註員，尤其在3D點雲標註員培養方面，更是積累了豐厚的經驗。

曼孚科技也期望隨著此次人工智慧訓練師國家職業技能標準的公佈，可以以更高的標準以及更有質量的教學內容，擔負起為行業培養輸送人才的重任，既提升基層資料標註員的就業競爭力，帶動高質量就業，也促進AI產業的迭代更新與落地應用，實現社會生產力的整體躍升。