AI数据标注师是人工智能发展中的基础工作者，负责将原始数据转化为机器可识别的结构化信息。他们主要从事三类标注工作：计算机视觉中的图像标注（如拉框、语义分割）、自然语言处理中的文本标注（如情感分析、实体识别），以及生成式AI中的内容标注（如图片描述、质量评分）。随着技术进步，标注工作正从劳动密集型向人机协作转变，简单的重复性任务减少，高认知需求任务增加。作为AI产业的"塔基"，数据标注师通过精确标注

AI训练师是人工智能产业链中的关键角色，负责将人类知识转化为机器可理解的数据。其工作分为三个阶段：基础数据标注、监督微调（编写标准答案）和强化学习反馈（评判AI输出）。随着AI技术发展，该岗位已从低端标注升级为需要领域专家的高阶工作，如数学、法律等专业领域的训练。目前，高端AI训练师需求激增，OpenAI等公司高薪聘请专家参与模型优化。这一角色对AI发展至关重要，如同园丁般培育着人工智能的成长。

数字员工运营师是管理AI机器人的新型岗位，负责数字员工的全生命周期管理，包括配置账号权限、培训业务规则、监控绩效表现及优化技能升级。不同于开发AI系统的工程师，运营师更侧重业务落地和维护，类似"车队队长"角色。目前金融、电商等行业及AI厂商大量需求此类人才，以提升数字员工的商业价值产出。随着人机协作普及，该岗位将成为企业数字化转型的关键角色。

数字员工运营师是管理AI机器人的新型岗位，负责数字员工的全生命周期管理，包括配置账号权限、培训业务规则、监控绩效表现及优化技能升级。不同于开发AI系统的工程师，运营师更侧重业务落地和维护，类似"车队队长"角色。目前金融、电商等行业及AI厂商大量需求此类人才，以提升数字员工的商业价值产出。随着人机协作普及，该岗位将成为企业数字化转型的关键角色。

AI 技能培训师是企业数字化转型的“布道者”和“驾校教练”。不同于负责开发模型的工程师，他们的核心任务是训练人类员工，帮助企业跨越“工具强、使用者弱”的技术鸿沟，消除员工的“AI 焦虑”。其教学体系涵盖三个层级：从基础的工具扫盲（如 ChatGPT），到进阶的提示词工程，再到高阶的工作流重塑（将 AI 嵌入 HR、销售等具体业务）。该岗位要求兼具技术敏感度与业务同理心。未来三年，随着 AI 成为职

AI 协作管理员是人机混合团队的“项目经理”或“HR”，旨在解决大规模引入 AI 后的协作难题。作为人机关系的“润滑剂”，其核心职责包括：任务调度（优化人机工作流与交接）、权限治理（确保数据安全与合规）及消除摩擦（处理员工抵触或过度依赖）。不同于技术研发，该角色侧重于流程与变革管理，致力于打通 AI 落地的“最后一公里”。它标志着 AI 正从“工具”向“同事”转变，也是未来每一位中层管理者必须进化

行业智能体运营师是新兴的复合型岗位，负责AI智能体在垂直行业的运营优化。该岗位需要既懂行业知识又掌握AI技术，核心工作包括知识库管理、参数调优和场景推广，目标是让行业智能体成为专业"数字员工"。与传统AI工程师不同，运营师更注重业务价值而非技术实现，其核心竞争力在于深厚的行业认知。随着AI在各行业的深入应用，这类"+AI"岗位需求将持续增长，为传统行业专家提供转型机遇。

提示词工程师是AI时代的关键角色，通过精心设计输入指令（Prompt）来优化大语言模型的输出效果。他们如同AI的“翻译官”，将模糊需求转化为精确指令，运用角色设定、少样本提示、思维链等技巧提升回答质量。这一岗位兼具文科的表达能力和理科的工程思维，需迭代测试和版本管理。短期需求旺盛，但随着模型智能化，可能演变为AI交互设计或全栈工程师技能。掌握Prompt技术即掌握驾驭AI的核心能力，凸显“会提问”

世界模型训练师是AI领域新兴职业，致力于教会AI理解物理世界规律。不同于语言模型训练师，他们通过3D引擎创建虚拟场景（如车祸、机器人行走），生成合成数据训练AI；纠正物理错误（如水倒流）；并教会AI因果关系。该职位需掌握3D引擎、计算机视觉和物理学知识，主要应用于自动驾驶、机器人研发和视频生成领域。世界模型训练师是AI从"懂语言"迈向"懂物理世界"的关键角色，为AI进入现实世界奠定基础。

世界模型训练师是AI领域新兴职业，致力于教会AI理解物理世界规律。不同于语言模型训练师，他们通过3D引擎创建虚拟场景（如车祸、机器人行走），生成合成数据训练AI；纠正物理错误（如水倒流）；并教会AI因果关系。该职位需掌握3D引擎、计算机视觉和物理学知识，主要应用于自动驾驶、机器人研发和视频生成领域。世界模型训练师是AI从"懂语言"迈向"懂物理世界"的关键角色，为AI进入现实世界奠定基础。