“凡是其工作成果直接有助于AI模型训练的，均可被视为AI训练师。”中国科学院自动化研究所副研究员刘希龙认为，当下AI训练师的职业范畴不断扩大，有依赖于直观判断的数据标注师，有基于行业知识与经验的模型训练师，也有如算法工程师、数据专家的高阶训练师。

在AI火爆之下，不少年轻人转行而来。去年年底，00后室内设计师户晓迪就考虑转行了，他在工作之余了解招聘要求、补足知识短板、不断积累面试经验，今年1月，他成为某头部互联网公司的AI训练师。

户晓迪发现，“在不同公司、不同项目里，不同岗位的AI训练师具体称呼都不一样”。他目前的工作内容是理解项目经理提出的需求，制定数据标注规则，对接并培训数据标注团队，使其理解并实践标注规则，确保数据标注的质量和效率，最后将标注好的数据交付给算法团队对大模型进行训练。

为实现成为一名独立游戏制作人的目标，95后张峰早有谋划，从实习期学写代码、做新媒体运营、进入AI创业公司，到现在成为某头部互联网外包公司的数据标注员，都在他的计划之中。

张峰本科期间学习生物材料功能专业，他坦言做数据标注员的主要目的是学习大厂先进的AI技术。入职近半年，通过公司内部的学习资源与技术分享，张峰不断精进应用AI的能力，为了自己的远期目标，一步步“练就”游戏开发的“秘笈”。

“以前如果想检测肺癌等7种癌症，需抽7管血、挂7个科室的号、看7个不同科室的医生，现在通过人工智能建模技术，抽一管血就能同时检测。”博尔诚（北京）科技有限公司医学多组学部门负责人杜宝臣介绍，他带领的团队正在尝试训练出更多类似的AI大模型。

做好将AI技术引入到本行业的“搭桥人”，用先进技术解决产业难题，越来越成为各行业中的AI训练师亟需探索与深耕之域。

从上海交通大学电气工程及其自动化专业毕业后，24岁的赵雨晴成为湖南钢铁集团旗下企业的一名AI训练师。公司在为期4个月的入职培训中派新人到4条轧钢生产线。在一线，她看到工人作业的场景：刚出炉的钢铁产品重达几吨到十几吨、温度高达1000多摄氏度，工人虽身着完备的防护装备，依旧时刻面临被烫被砸的危险。

除了生产线智能化改造的必要性，赵雨晴还看到了可能性——自动化改造是智能化改造的基础，“现在钢铁行业的自动化程度已经非常高了，这样就可以把数据提供给AI大模型”。

“钢铁行业生产流程复杂，AI技术的发展日新月异。如何识别钢板缺陷种类、确定废钢等级，又如何用AI赋能这些工作……”这些都是赵雨晴无法绕开的难题。为了更了解项目情况，从项目前期的需求调研、方案设计到数据标注、模型训练，再到模型落地后的修正，她几乎参与了项目施行的全过程。

AI训练师的存在远早于该职业名称出现的时间，在进入国家职业分类大典前，很多行业里就已有AI训练师。2016年起，蔺金泉进入国网天津市电力公司城南供电分公司从事配电运维工作，他发现，“过去4年学的能用一辈子，现在却顶不了一阵子”。他看到很多难以用传统方法解决的痛点难点问题，所以从2019年起自学人工智能技术。

2024年，蔺金泉参加全国职工职业技能大赛人工智能训练师赛项并获得第一名，现在与公司不同部门的同事一起探索如何让更多的AI技术在一线场景落地。“我们只是将先进的AI技术引入到本行业的‘搭桥人’。”蔺金泉意识到，产业工人的优势不在于突破AI技术瓶颈，而在于找到AI技术在产业内的最佳实践运用场景，“产业工人了解一线生产经营情况，具有丰富的实践经验和实操能力，可以让AI为传统行业提质增效，推动传统行业转型变革”。

两年前，邢开瑞成立了云南凯瑞智数人工智能科技有限公司，目前主要为自动驾驶汽车、医疗领域提供图像识别、语音识别数据的标注和采集服务，已签约多家人工智能研发企业。

创业两年间，数据标注员流动性大，这直接影响着他挑选项目的标准：量级大、工期长、回款快。“总在招，总是缺。”他自认为招聘标准并不算高，工作内容也不算难：18-30岁，学历、专业不限，会用电脑、肯学肯干、有责任心和耐心就可以，“通俗讲数据标注员就是‘画框’的”。

大模型认识世界的介质是数据——数据标注员通过标注物体形成的数据让大模型认识应该认识的事物，部分数据标注员通常会用“框”来框定目标物的范围。

邢开瑞介绍，前来面试的应聘者大多不了解数据标注员，“不会没关系，只要愿意学，我们就愿意从头教”。

“数据标注就和打游戏差不多，找准通关攻略做，打通关就可以了。”8个月前，这家公司的员工韩志伟完成阶段性“通关”，成为数据标注员。随着项目熟悉度、数据标注质量的提高，他晋级为质检员，负责检查标注员的数据质量。积累多个项目经验后，22岁的他再次升级“段位”，以项目经理的身份带领团队落实项目。

韩志伟见识到另一种“加班文化”：老板让下班，员工却主动加班。数据标注员的基础工资是3500元，达到基础工作量后算作提成，计件工资没有上限，愿意多做就可以多赚钱，“有人在公司做到十一二点，有人忙完家务在家继续做”。

韩志伟做的大多是自动驾驶汽车的项目，在路上看到项目品牌的汽车时，他心里都暗暗自豪，“说不定它以后的行驶路线还是我标注的”。

今年，邢开瑞带着员工从自己家的十几平方米的老旧客厅搬到一栋新租的四层白色新楼里。这个可容纳200名数据标注员的空间里现在有80多名年轻人。邢开瑞说，现在最难的还是招聘数据标注员。“没办法，总有人会离开，也总有人会来，知道这份工作的人太少了，我们只能不停地招。”