人工智能开发能力，6个能力维度来定义工程师人工智能开发能力，分别是技术能力能力维度、数据处理能力维度、行业整合能力维度、系统架构能力维度、产品化与运营能力维度、伦理与合规能力维度，各能力互相支撑。-人工智能开发工程师能力培训及等级认证

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。

本文件当前版本定义了6个能力维度来定义工程师人工智能开发能力，分别是技术能力能力维度、数据处理能力维度、行业整合能力维度、系统架构能力维度、产品化与运营能力维度、伦理与合规能力维度。各能力互相支撑，所需的主要知识、技能也会有所交叉。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。

人工智能开发工程师能力维度每个维度细分为A（基础能力）、B（中级能力）、C（高级能力）三个级别，每级能力又按照1-3级的深度要求进行划分：

人工智能开发工程师能力项完整描述

1. 技术能力维度（Technical Competence）

级别	能力点	细化要求
A1	掌握基础AI工具与框架	熟悉主流框架（如PyTorch、TensorFlow）；能够加载并使用预训练模型；完成简单的AI应用开发（如文本分类）。深入理解大模型（如语言模型、视觉模型等）的架构、原理和训练机制，包括 Transformer 架构的细节。
A2	掌握基础模型开发	了解不同类型大模型的特点和适用场景，例如 GPT 系列、BERT 等模型的区别。了解Transformer架构及原理，能够对小型数据集进行基础模型训练与测试。
A3	掌握基础技术调优	能够调整模型参数（如学习率、层数），优化小型模型性能，满足实验需求。
B1	微调大模型	熟悉Prompt Engineering，能够对预训练模型进行微调，满足特定任务需求。
B2	优化与部署技术	掌握LoRA、量化等技术，提升大模型性能；能够将模型部署到生产环境（如Kubernetes、Docker）。
B3	处理多模态任务	能够开发融合多模态数据（如文本+图像）的AI系统，并完成跨模态应用开发。
C1	大规模分布式训练	设计并实现大规模分布式模型训练，掌握数据并行、模型并行等技术。
C2	定制化技术创新	能够设计全新的AI架构或模型技术，满足特定行业的复杂需求。
C3	推动技术前沿	参与尖端技术开发，如强化学习、生成式AI等；推动技术从研究到应用的转化。

2. 数据处理能力维度（Data Competence）

级别	能力点	细化要求
A1	数据采集与清洗	掌握数据收集的方法，包括网络爬虫（在合法合规前提下）、数据库查询、传感器数据采集等。熟悉常用工具（如Pandas、Excel），完成基础数据清洗、缺失值填补、数据格式转换等。
A2	特征工程	掌握基本特征提取与降维技术（如PCA、One-hot Encoding），能够提高数据建模效率。
A3	数据可视化	能够使用Matplotlib或Seaborn生成基础图表，进行数据可视化分析。
B1	大规模数据处理	熟悉分布式计算框架（如Spark、Hadoop），能够处理复杂的大规模数据集。
B2	数据建模与分析	掌握数据聚类、回归分析等技术，能够结合行业数据开发预测模型。
B3	数据驱动应用	能够分析业务需求，开发基于数据驱动的智能化解决方案，如个性化推荐系统或智能监控系统。
C1	数据架构设计	设计并优化企业数据架构，包括数据存储、数据流设计和数据治理流程。
C2	数据产品开发	开发复杂数据产品（如实时分析平台），推动企业数据能力商业化。
C3	数据生态整合	主导企业内外部数据生态的建设，推动数据共享与增值，形成数据驱动业务的核心能力。

3. 行业整合能力维度（Domain Integration Competence）

级别	能力点	细化要求
A1	行业业务理解	理解特定行业的基本业务流程（如金融风控、供应链管理），能够提出AI应用场景的初步设想。
A2	行业数据分析	了解行业相关数据特点（如金融数据的时间序列特性），能够进行基础的数据探索与分析。
A3	提出解决方案	能够提出简单的AI驱动业务优化方案，并参与落地实施。
B1	行业AI 解决方案开发	结合AI技术开发满足特定行业需求的智能化系统（如智能诊断平台）。
B2	业务与技术整合	推动AI技术与业务部门的协同，设计并开发跨业务系统的智能解决方案。
B3	行业最佳实践	能够总结行业内AI应用的最佳实践，指导技术在同类场景中的推广应用。
C1	推动行业标准化	参与制定行业内AI技术应用的标准，推动技术落地的一致性与高效性。
C2	行业创新与变革	推动行业智能化转型，提出创新性的技术应用模式，形成示范效应。
C3	社会与经济影响	主导行业内AI技术的标杆案例，推动社会价值创造与经济效益提升。

4. 系统架构能力维度（System Architecture Competence）

级别	能力点	细化要求
A1	系统设计基础	能够开发简单的模块化系统，完成基础功能的实现与测试。
A2	工程部署	熟悉容器化技术（如Docker、Kubernetes），实现小型AI系统的工程化部署。
A3	系统集成	集成多种AI模块形成小型应用系统（如图像处理+自然语言处理）。
B1	系统架构优化	能够分析并优化现有AI系统架构，提高性能与扩展性。
B2	跨部门协作	推动AI架构在业务部门的有效应用，解决跨部门集成中的技术问题。
B3	大型系统设计	设计复杂AI系统架构，支持企业级业务需求（如大规模推荐引擎或数据湖系统）。
C1	企业级架构设计	推动企业整体技术架构的智能化升级，确保技术战略与业务战略的一致性。
C2	云端与边缘架构	开发复杂的分布式云端和边缘计算架构，支持多场景AI应用的协同运行。
C3	构建生态架构	设计并实现企业与外部生态间的数据与技术协作架构，形成技术生态优势。

5. 产品化与运营能力维度（Productization and Operation Competence）

级别	能力点	细化要求
A1	基础产品设计	将简单的AI技术转化为可交付产品（如API服务）。
A2	产品迭代	能够基于用户反馈对AI产品进行功能改进与优化。
A3	产品运维	负责小型AI系统的运行与维护，确保其稳定性与可靠性。
B1	全生命周期管理	管理AI产品从需求分析到商业化的全生命周期，推动产品持续创新。
B2	商业化能力	开发AI商业化模式，并推动产品在市场中的应用。
B3	客户与市场管理	结合用户需求与市场趋势，优化产品策略，提高市场占有率。
C1	产品战略规划	规划企业AI产品线，制定中长期发展战略。
C2	商业模式创新	开发颠覆性的AI商业模式，推动市场竞争优势。
C3	企业生态运营	推动AI产品在企业生态中的高效协作与增值应用。

6. 伦理与合规能力维度（Ethics and Compliance Competence）

级别	能力点	细化要求
A1	基础伦理认知	理解AI应用中基本伦理问题（如数据隐私、偏见风险）。
A2	法规基础	熟悉常见的行业规范与数据保护条例（如GDPR）。
A3	数据合规管理	能够对小型项目的数据合规性进行检查与管理。
B1	合规体系设计	设计并推广AI项目中的合规管理框架，确保项目合法合规。
B2	伦理与责任意识	探索并解决复杂场景中的AI伦理问题，确保技术与社会价值一致。
B3	社会影响评估	评估AI技术的社会与经济影响，推动技术的公平与可持续发展。
C1	伦理治理框架	制定企业级AI伦理治理框架并推动实施。
C2	法规与标准引领	提出创新性的技术伦理框架，推动全球技术伦理标准的形成。