基础课27——人工智能训练师人才画像

1.什么是人工智能训练师

根据《人工智能训练师》国家职业技能标准（2021年版），人工智能训练师是指“使用智能训练软件，在人工智能产品使用过程中进行数据库管理、算法参数设置、人机交互设计、性能测试跟踪及其他辅助作业的人员”。

2.人工智能训练师的能力画像

• AI技术理解力：理解产品的底层技术，如算法、ASR、TTS、NLP、对话管理等等；
• AI行业理解：能从行业的角度看待产品的发展，包括竞品公司的产品，新功能等；
• 沟通能力：具备优秀的跨岗位沟通能力，能够以平易近人的方式解释复杂的专业概念和术语；
• 分析能力：基于产品的数据需求，及时发现、提炼问题本质，产出优化方案和建议；
• 行业背景：技术与产品最终需要落地于业务，熟悉公司行业领域知识尤为重要；
• 数据能力：数据能力是一种以数据为基础的能力，包括数据的收集、处理、分析、挖掘等。

3.人工智能训练师岗位职责

人工智能训练师的工作职责，主要有以下三点:

1. 智能客服机器人的训练和测试
2. 知识库搭建与维护
3. 运营数据分析优化

以下是一段人工智能训练师招聘要求

示例A

岗位职责:
1、负责智能客服机器人的训练和测试工作，通过对客服与会员的交互日志监控，归类、筛选和整理每日自动问答数据、热点知识数据及盲测优化数据，提升问题解决率;
2、负责门店知识库搭建工作，通过对门店与会员的交互监控，搭建和整理门店知识库，提升线下会员体验;
3、通过语料及运营数据分析，不断优化智能客服知识库以及门店知识库，提高智能客服机器人问题解决率以及辅助能力;
4、深度参与全渠道服务运营工作，对售后服务流程过程中的问题进行监控和优化;

示例B

岗位职责:
1、独立解读客户业务需求，分析和挖掘客户的数据需求，对项目中的任务规则进行解读，提供高效、合理的数据方案;
2、为AI算法的训练和测试提供优质数据，并根据测试结果进行基于核心指标的调优;
3、制定并执行数据管理计划安排及采集/标注/审核等任务的项目管理，从质量/时间/一次交付率达成上进行保障;
4、进行任务型集成方案验证，数据质检，协调前后端资源，完成需求实施联调，定位问题，进行方案调整及优化;
5、建立知识、沉淀方法论，能在工作中复用，并以培训等方式进行知识输出，或以反哺产品方式帮助产品优化迭代。
 

4.人工智能训练师考核标准

通常，人工智能训练师的考核需要关联以下评价指标

     1.意图准确率

用户进线咨询后，机器人会对客户可能咨询的问题进行识别，问题识别准确率=机器人识别正确问题量/总提问量。例如，当用户需要查询账单时，匹配到查询账单的意图即为正确。

     2.答案满意度

答案满意度是评价机器人的重要指标。机器人的问题预判能力、问题识别关联答案能力再强，没有令人满意的答案知识库也是徒劳。只有用户对答案满意，才能说问题得以解决。答案满意度的评价方式是系统在每一次交互后推送一个评价系统，获得用户对本次服务的满意度评价。

     3.未转人工率

用户咨询在线机器人后没有有咨询人工客服。目前大部分企业采用的策略都是用户可以在不满意机器人答案或存在机器人解决不了的问题时，直接进入人工咨询，因此若机器人回答后用户未进行转人工，则大概率表明机器人独立完成了问题解决。

祝愿大家都能成为优秀的AI训练师！

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