如何成為人工智能訓練師
也稱為: 數據標註員, 人工智能演算法測試員
人工智能訓練師使用智能訓練軟件，為人工智能產品管理數據、設定演算法參數、設計人機交互，並追蹤測試性能。
主要任務
- 給圖片、文字、語音等原始數據做標註和加工
- 提煉專業領域的特徵，用來訓練產品演算法，並評測其功能和性能
- 為人工智能產品設計交互流程和應用方案
- 監控、分析和管理產品的應用數據
- 調整和優化產品的參數與配置
入行途徑
- 職業教育專業: 高等職業教育專科專業：人工智能技術應用（510209） 職業教育專業 510209 人工智能技術應用，基本修業年限三年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。職業類證書舉例：電腦技術與軟件專業技術資格、電腦視覺應用開發、Python 程序開發、人工智能深度學習工程應用、智能計算平台應用開發、人工智能數據處理。; 高等職業教育專科專業：通信軟件技術（510303） 職業教育專業 510303 通信軟件技術，基本修業年限三年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。職業類證書舉例：電腦技術與軟件專業技術資格、移動應用開發、微信小程序開發、數據應用開發與服務（Python）。; 高等職業教育專科專業：電腦應用技術（510201） 職業教育專業 510201 電腦應用技術，基本修業年限三年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。職業類證書舉例：電腦技術與軟件專業技術資格、Web 前端開發、網絡系統建設與運維、智能計算平台應用開發。; 高等職業教育學士專業：人工智能工程技術（310209） 職業教育專業 310209 人工智能工程技術，基本修業年限四年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。職業類證書舉例：電腦技術與軟件專業技術資格、電腦視覺應用開發、Python 程序開發、人工智能深度學習工程應用、智能計算平台應用開發、人工智能數據處理。; 高等職業教育學士專業：嵌入式技術（310210） 職業教育專業 310210 嵌入式技術，基本修業年限四年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。職業類證書舉例：電腦技術與軟件專業技術資格、嵌入式邊緣計算軟硬件開發、物聯網單片機應用與開發。; 高等職業教育學士專業：市場營銷（330602） 職業教育專業 330602 市場營銷，基本修業年限四年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。職業類證書舉例：經濟專業技術資格、數字營銷技術應用、新媒體營銷、網店營運推廣、電子商務數據分析、跨境電商 B2B 數據營運。
薪酬 · AI 與這份工作
- 全國薪酬中位數：每年 ¥96,000（2025 年）。
- 中間一半：¥64,300 至 ¥153,500。十分之一的人低於 ¥45,600，十分之一的人高於 ¥236,700。
- 這是中類「資料傳輸、軟件和資訊科技服務人員」的數據，並非僅針對該職業。
- 全國數據：人力資源社會保障部企業薪酬調查中的企業從業人員工資價位，不包括公共部門和個體從業者。
- 僅限廣州：中位數每年 ¥120,000（2025 年），中間一半為 ¥84,167 至 ¥177,074。
- 這是小類「軟件和資訊科技服務人員」的數據，並非僅針對該職業。
- 根據國際勞工組織的全球估算，生成式 AI 可能會改變這份工作中的部分任務。
誰在做這份工作
- 人口普查中類「資料傳輸、軟件和資訊科技服務人員」佔全國就業人員的 0.84%，其中女性佔 30%（2020 年人口普查）。
- 35 歲以下佔 69.2%，35 至 54 歲佔 29.3%，55 歲及以上佔 1.5%。年齡中位數所在年齡段為 30 至 34 歲。
- 這是整個中類的人口普查數據（2020 年長表抽樣），並非僅針對該職業。
相關職業
常見問題
如何成為人工智能訓練師？
入行途徑包括：高等職業教育專科專業：人工智能技術應用（510209）；高等職業教育專科專業：通信軟件技術（510303）。
人工智能訓練師在中國能賺多少錢？
在全國範圍內，企業從業人員的薪酬中位數為每年 ¥96,000（人力資源社會保障部，2025 年），不包括公共部門和個體從業者。這是中類「資料傳輸、軟件和資訊科技服務人員」的數據。僅在廣州，這一數字為每年 ¥120,000（2025 年）。
AI 會改變人工智能訓練師的工作嗎？
根據國際勞工組織的全球估算，生成式 AI 可能會改變這份工作中的部分任務。
數據來源
- 人力資源社會保障部《2025年企業薪酬調查信息》，取得於 2026年10月5日
- 廣州市人力資源和社會保障局《廣州市2025年人力資源市場工資價位》，取得於 2026年10月4日
- 國家統計局《中國人口普查年鑑-2020》（長表 4-6、4-7），取得於 2026年10月4日
- International Labour Organization, Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140, Gmyrek et al.)（ILO Working Paper 140, May 2025, Annex Table A1），CC BY 4.0，取得於 2026年10月4日
- 人力資源社會保障部、國家市場監督管理總局、國家統計局《中華人民共和國職業分類大典（2022年版）》（社會公示稿），取得於 2026年10月4日
資料來源：人力資源社會保障部、國家市場監督管理總局、國家統計局《中華人民共和國職業分類大典（2022年版）》（社會公示稿）；廣州市人力資源和社會保障局《廣州市2025年人力資源市場工資價位》；國家統計局（www.stats.gov.cn）《中國人口普查年鑑-2020》；教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》《普通高等學校學士專業目錄（2025年）》；人力資源社會保障部《國家職業資格目錄（2021年版）》；O*NET 興趣數據（CC BY 4.0）；國際勞工組織全球生成式人工智能職業暴露指數（CC BY 4.0）。數據經 Peernovo 整理加工。職業與 ISCO-08、專業、學科領域及職業資格的對應關係由 Peernovo 編制。
職業描述和主要任務由 Peernovo 依據《中華人民共和國職業分類大典（2022年版）》中的事實自行撰寫；職業名稱和工種名稱沿用大典。
更新於 2026年10月5日