当前，人工智能技术正加速走进各行各业，带动了一批更细分、更专业的新岗位。人力资源和社会保障部在“十四五”期间累计发布72个新职业，其中“人工智能训练师”具有代表性，正逐步成为产业落地的重要支撑。该职业的出现既折射出人工智能产业的快速发展，也对职业教育的人才培养提出了新要求。人工智能训练师工作并不只是训练模型、调参数。宁波职业技术大学人工智能技术应用专业主任曹瑛介绍，该职业覆盖从数据预处理、清洗与加工，到指标设定与标注，再到算法设计、建模，最终完成模型训练与优化的完整流程。每个环节都需要扎实的专业能力，这也意味着从业者必须具备系统化的知识结构和较强的实操能力。面对新需求，职业院校正在加快调整培养体系。宁波职业技术大学人工智能学院设置智能应用、工业视觉两个专业方向，大一阶段统一学习专业基础课程，包括机器学习、人工智能数据服务、图像处理技术、深度学习等核心内容。课程从基本原理入手，帮助学生建立对神经网络等关键技术的理解框架。进入大二、大三后，学生根据方向开展更聚焦的学习：智能应用方向侧重智能应用开发、大数据应用实战等课程；工业视觉方向则以工业系统应用项目实战、计算机视觉应用实战等课程为主。校企合作成为培养人工智能训练师的重要抓手。学校将真实业务场景引入课堂，把完整案例拆解为可操作的小任务，让学生在实践中掌握全流程技能。例如，“工业零部件视觉检测”项目通过人工智能替代传统人工检测，提高检测效率；与宁波钢铁有限公司合作的“钢厂数据采集打标服务”项目，则让学生在真实生产环境中锻炼数据采集与标注能力。，学校建设的人工智能工作坊提供接近实战的研发环境，帮助学生完成从课堂学习到项目交付的过渡。数据标注是人工智能训练中的关键环节，质量高低直接影响模型效果。有业内人士指出，“人工智能背后，有多少‘智能’就有多少‘人工’”。以图像视觉识别模型为例，标注工作需要反复校准模型对图像特定区域的框定准确性，这是后续训练的基础。一旦标注数据质量不达标，可能直接拖累模型表现，甚至导致训练方向偏离。因此，数据标注在训练链条中的重要性不容忽视。南京信息职业技术学院作为较早成立人工智能学院的高职院校之一，持续跟进市场需求，动态更新专业培养方案。学校围绕人工智能应用开发技术链，分别面向前端的数据岗位群与末端的应用开发岗位群，形成相对清晰的专业定位。2024年，该校率先新增“人工智能数据工程技术专业”，折射出行业对数据工程人才的紧缺。学院负责人表示，随着技术演进，行业越来越清楚地认识到“算法再好，没有好数据也不行”。在人工智能深入赋能各行业的过程中，数据工程与数据处理能力将成为制约应用落地的重要因素，有关人才需求仍将持续增长。从宁波职业技术大学人工智能技术应用专业毕业半年多的00后创业者张哲屹，已在这一领域展开实践。他创办的宁波声韵信息技术有限公司聚焦音频方向的人工智能应用。张哲屹认为，人工智能不是停留在概念层面的“高深理论”，更像一门需要耐心打磨的手艺：在大量数据中反复训练、不断迭代，最终做出真正可用的模型。这种踏实的“工匠式”投入，正是人工智能训练师的核心要求。
当数据成为重要生产要素，人工智能训练师这类“数字工匠”的价值愈发清晰。从教育端的课程调整到产业端的场景应用，产教融合正在为技术应用型人才培养提供更可复制的路径。随着《“十四五”数字经济发展规划》加快，这类既懂技术又懂业务的“桥梁型”人才，有望在推动人工智能与实体经济深度融合中起到更关键作用。