人工智能开发工程师应同时具备所担任的各开发岗位角色需要的专业能力和人工智能开发能力，融汇贯通包括人工智能开发、业务、组织等诸多领域的知识和技能，以更好地实现工作价值。本文件旨在明确人工智能开发工程师这一角色需要的关键人工智能开发能力，所列出的能力是相关工作必需的，而非一定是人工智能开发工程师独有的。这些能力并未穷尽人工智能开发工程师需要具备的所有人工智能开发能力，将会随着人工智能经济的发展、全民人工智能开发素养与技能的提升而有所变化。

本标准旨在为人工智能开发工程师的能力评价提供科学、规范的指南。该能力模型是一个融合了知识、技能与职业经验的综合框架，旨在全面、系统地评估从业人员在人工智能开发与应用领域的专业水平，人工智能开发工程师应同时掌握以下三大核心能力要素，知识能力要素、技能能力要素、职业经验要素，并将这些能力与项目管理、沟通协作等综合素质有机融合，以推动组织的人工智能转型与创新发展。相关从业人员应结合本文件中各等级人工智能开发工程师的能力要求，既应对各能力涉及的知识、技能均有所理解，也应结合自身岗位职责和发展需要，重点学习、精通其中完成岗位任务所必须的若干关键能力，进而融合专业能力和人工智能开发能力并加以综合运用，实现人工智能开发工程师“创造价值、传递价值和获取价值”的价值闭环，实现所在组织的企业价值、客户价值和生态价值的价值主张。

知识能力要素包括基础理论知识、工程效能知识、业务理解与实践知识、相关的法律法规知识；技能能力要素分为基本技术能力、数据处理能力、产品化与运营能力、伦理与合规能力；职业经验要素细分为A（基础能力）、B（中级能力）、C（高级能力）三个级别其中，B级包含A级的全部能力要求，C级则涵盖B级和A级的所有能力要求：

人工智能开发工程师能力项完整描述

1. 知识能力要素

1.1  基础理论知识

内容要点	细化要求
数学基础知识	掌握微积分、线性代数、概率论、数理统计的基本理论与方法。
编程基础知识	掌握编程语言语法、数据结构、算法、设计模式、性能优化等；具备面向对象与接口编程思维。
数据处理知识	了解数据预处理、分类、回归、聚类、特征工程、偏差分析等理论与方法。
软件工程知识	掌握信息论、最优化理论、操作系统、数据库、云计算、版本控制等基本原理与工具使用。
软件开发流程知识	了解需求分析、功能设计、测试、维护等全过程的理论与方法。
机器学习知识	掌握线性模型、神经网络、SVM、贝叶斯、集成学习、聚类、降维、强化学习等算法。
人工智能框架知识	能使用至少一种国产AI框架进行模型训练与预测。

1.2 工程效能知识

内容要点	细化要求
工程规范知识	熟悉文档、代码、质量保障等标准化规范。
数据工程知识	理解数据采集、标注、清洗、质控等过程。
工程架构与性能	掌握系统架构设计、性能提升指标与方法。

1.3 业务理解与实践知识

内容要点	细化要求
人工智能基础	理解AI基本原理与分类。
行业现状与趋势	熟悉AI发展现状、热点与前沿研究。
行业应用知识	理解AI在不同行业（制造、教育、医疗等）的典型应用。

1.4 相关法律法规知识

内容要点	细化要求
国家法律法规	熟悉《劳动法》《合同法》《数据安全法》《个人信息保护法》等。
地方与国际法规	了解地方性AI政策与国际数据合规法规（如GDPR）。
合规意识	在项目中遵守法律，保障数据与算法的合法合规。

2. 技能能力要素

2.1 基本技术能力

内容要点	细化要求
算法设计与模型开发	熟悉机器学习、深度学习算法及框架（TensorFlow、PyTorch、MindSpore）。
系统优化与部署	掌握云计算、分布式计算、容器化（Docker）等工程部署技术。
技术选型能力	能根据业务场景选择最优算法与模型结构。
工程落地	能实现从原型到可用AI系统的技术闭环。

2.2 数据处理能力

内容要点	说明
数据采集与清洗	具备从多源获取数据、去噪与修正的能力。
特征提取与构建	能运用特征工程提升模型性能。
数据增强与隐私保护	掌握合成数据、联邦学习、隐私计算等方法。
数据治理与安全	建立合规、安全的数据处理流程。

2.3 产品化与运营能力

内容要点	说明
产品架构设计	将AI技术转化为功能性产品，设计合理结构与交互流程。
商业化与市场策略	具备商业化思维，推动AI成果落地与推广。
用户与数据运营	应用A/B测试、数据分析等手段优化体验与性能。

2.4 伦理与合规能力

内容要点	说明
伦理认知	坚守“以人为本”原则，理解算法公平性与隐私保护。
法规遵循	熟悉国内外AI合规要求（如AI法案、GDPR）。
风险防范与可解释性	具备通过可解释性AI与对抗训练提升模型可信度的能力。

3. 职业经验要素

等级	等级要求	基础要求	适合人群
初级	能运用职业种类所需的领域知识和技能，独立完成所承担的工作。	具有一定的开发和应用技术基础，能够比较准确地运用人工智能相关基础理论知识和技能，从事简单人工智能开发和应用工作。	可从事简单人工智能开发和应用工作的人员。
中级	能运用职业种类所需的领域知识和技能，具备指导他人工作的能力。	具备比较完备的人工智能开发和应用素养与技能，精通若干项人工智能开发和应用的关键能力； 能够按照人工智能开发和应用指引，承担人工智能开发和应用的各项工作； 能够完成人工智能开发和应用的关键工作，达到预期指标并持续优化，实现人工智能开发和应用工作的价值。	可从事人工智能开发和应用相关的数据处理、算法等技术工作的人员。
高级	能运用职业种类所需的领域知识和技能，精通关键的专业技能，并在专业方面有所创新，能够在专业领域内提供有效的专业技能指导。	能统筹相关项目或组织人工智能开发及应用工作的战略目标、技术资源、落地路径和实施措施，能发现和解决人工智能开发和应用进程中的关键问题，关注创新，注重成效；能够体系化地推进人工智能开发和应用工作的持续发展。	可从事高级人工智能系统架构、设计评估等工作的高级技术和管理人员。