一、生成式人工智能系统应用员国家职业技能标准

1.1 职业名称

生成式人工智能系统应用员

1.2 职业编码

4-04-04-13

1.3 职业定义

运用生成式人工智能技术及工具，从事生成式人工智能系统设计、调用、训练、优化、维护管理等工作的人员。

1.4 职业技能等级

本职业共设四个等级，分别为：四级/中级工、三级/高级工、二级/技师、一级/高级技师。

1.5 职业能力特征

具有学习、分析、判断及计算能力,具有表达能力及空间感,色觉、形体知觉正常, 心理健康。

1.6 相关职业

信息通信网络机务员、信息通信网络线务员、信息通信网络终端维修员、 建筑信息模型技术员、网络与信息安全管理员、计算机程序设计员、计算机操作员、 计算机网络管理员、信息安全测试员、区块链应用操作员、信息通信网络运行管理员、智能楼宇管理员、科技咨询师、安全防范系统安装维护员、智能硬件装调员、信息系统适配验证师、数字孪生应用技术员、农业数字化技术员、数据库运行管理员、计算机网络工程技术人员、计算机硬件工程技术人员、信息系统分析工程技术人员、嵌入式系统设计工程技术人员、信息安全工程技术人员、信息系统运行维护工程技术人员、人工智能工程技术人员、物联网工程技术人员、大数据工程技术人员、云计算工程技术人员、工业互联网工程技术人员、虚拟现实工程技术人员、 数字化管理师、 区块链工程技术人员、 智能制造工程技术人员、 数据安全工程技术人员等职业。

1.7 相关专业

技工学校：计算机网络应用、计算机程序设计、计算机应用与维修、计算机信息管理、通信网络应用、网络与信息安全、工业互联网技术应用、工业网络技术、 工业互联网与大数据应用、虚拟现实技术应用、数字媒体技术应用、光电技术应用、楼宇自动控制设备安装与维护等专业。

中等职业学校：计算机应用、计算机网络技术、软件与信息服务、大数据技术应用、网络安防系统安装与维护、物联网技术应用、电子信息技术、电子技术应用、现代通信技术应用、通信系统工程安装与维护、通信运营服务、人工智能技术与应用等专业。

高等职业学校专科：电子信息工程技术、物联网应用技术、应用电子技术、移动互联应用技术、智能产品开发与应用、智能光电技术应用、计算机应用技术、计算机网络技术、软件技术、数字媒体技术、大数据技术、云计算技术应用、信息安全技术应用、人工智能技术应用、嵌入式技术应用、工业互联网技术、区块链技术应用、移动应用开发、工业软件开发技术、现代通信技术、现代移动通信技术、通信软件技术、卫星通信与导航技术、通信工程设计与监理、通信系统运行管理、智能互联网络技术、网络规划与优化技术、电信服务与管理、数据中心运行与管理等专业。

高等职业学校本科：企业数字化管理、物联网工程技术、电子信息工程技术、光电信息工程技术、嵌入式技术、计算机应用工程、网络工程技术、软件工程技术、大数据工程技术、计算技术、信息安全与管理、人工智能工程技术、工业互联网技术、区块链技术、现代通信工程、卫星通信工程、通信软件工程等专业。

普通高等学校本科：电子信息工程、电子科学与技术、通信工程、微电子科学与工程、信息工程、电子信息科学与技术、电信工程及管理、人工智能、软件工程、网络工程、信息安全、物联网工程、数据科学与大数据技术、计算机科学与技术、区块链工程等专业。

1.8 主要工作任务

1.设计数据输入、模型选择、输出格式等生成式人工智能系统整体架构，制定生成策略；

2.调用不同生成式人工智能模型或应用开发接口（API），生成文本、图像、音频、视频等内容；

3.依法依规收集、处理和标注训练数据，对数据标注进行质量评估、抽样检验，训练不同应用场景中的生成式人工智能模型；

4.分析系统性能瓶颈，调整模型参数，改进算法或引入新技术，优化生成式人工智能系统的性能和效率；

5.在实际应用场景中部署训练和优化后的生成式人工智能系统；

6.检查和更新生成式人工智能系统；

7.管理相关文档和资源，按照服务规范提供技术咨询、支持和培训。

二、生成式人工智能系统应用员职业人才需求分析

2.1 行业背景与发展趋势

2023年中国生成式AI市场规模已达170亿元，预计2024年将突破200亿元，2030年有望超过万亿元，呈现爆发式增长态势‌。全球人工智能IT支出持续攀升，2023年达1540亿美元，生成式AI作为核心分支推动企业和机构对技术基础设施的投入‌。

中国将生成式AI纳入国家职业分类体系，2024年人社部明确“生成式人工智能系统应用员”职业定位，加速行业规范化与人才储备‌。多模态大模型、AI原生应用等方向被列为政策重点，推动技术与产业协同创新‌。

2024年人社部正式将“生成式人工智能系统应用员”纳入国家职业分类，标志着该职业的规范化发展。截至2024年底，我国生成式AI用户规模达2.49亿，但人才供给严重不足。预计到2030年，AI领域整体缺口将达400万，其中生成式AI应用员占比显著‌。

2.2 人才需求现状与特征

生成式AI技术快速渗透至数字人、智能客服、工业设计等领域，需求集中于第三产业（如文化娱乐、生活服务），数字经济领域60%的新增岗位与AI技术相关，覆盖短视频运营、新媒体营销等细分方向‌。

人才需求核心特征：

1.‌技能复合性要求高‌，技术融合行业知识‌：需掌握生成式AI模型调优、多模态生成等技术，同时熟悉垂直行业（如医疗、金融）业务逻辑‌。跨学科能力‌：美学、心理学等学科知识成为关键，例如AI美学工程师需兼具艺术素养与技术能力‌。

2.供需失衡矛盾突出，2024年人社部新增“生成式人工智能系统应用员”职业，单个新职业可带动30万至50万人就业需求，但实际供给严重不足‌。企业更青睐具备实战经验的人才，例如能够完成AI代码转化、动态场景适配的从业者‌。

3.政策与产业协同推动,国家将生成式AI纳入职业分类体系，并通过《数字人才培育行动方案》加速人才培养，目标3年内培养大批高水平数字工程师‌。企业加速布局AI原生应用，推动生成式AI与医疗、交通等产业深度融合，进一步扩大人才需求‌。

2.3 行业分布与岗位细分

‌‌行业分布：‌

‌‌ 核心应用行业‌：IT/互联网/游戏‌：占比近50%，聚焦AIGC内容生成（如短视频、游戏场景构建）、智能客服系统开发等场景，头部企业如阿里巴巴、DeepSeek等持续扩招AI算法与产品研发人才‌。

‌ 制造业‌：工业设计领域通过生成式AI优化产品原型迭代，降低开发成本，需求集中于AI算法优化师、智能制造解决方案工程师等岗位‌。

‌ 文娱传媒‌：短视频、直播行业依赖AI生成动态剧本和数字人主播，催生AI导演助手、AI内容运营师等新兴职位‌。

‌ 新兴渗透行业‌

‌ 医疗‌：AI辅助诊断报告生成、药物研发等场景需求增长，对应岗位包括医疗AI应用工程师、生物信息算法研究员‌。

‌ 金融‌：智能投顾、风险预测模型开发推动岗位需求，典型职位如金融数据分析师、AI量化策略工程师‌。

‌ 交通‌：智能网联汽车测试员、交通事件实时监测系统开发人员成为重点招聘方向‌。

岗位细分‌：

‌ 技术研发层‌

‌ 算法工程师‌：专注生成式模型调优（如GAN、Transformer架构），需解决多模态生成中的语义一致性问题‌。

‌ 大模型技术专家‌：负责垂直领域大模型训练与优化，例如医疗、金融行业专用模型的开发‌。

‌ 应用开发层‌

‌ AI训练师‌：完成数字人交互逻辑优化、智能客服场景适配，要求掌握实时数据处理与多模态交互技术‌。

‌ 解决方案工程师‌：将生成式AI技术嵌入企业业务流程，例如设计工业产品快速生成方案或营销内容自动化生产链路‌。

‌ 运维支持层‌

‌ AI系统运维工程师‌：保障生成式AI系统稳定性，需熟悉分布式计算框架与异常检测技术‌。

‌ 数据标注专家‌：针对特定行业（如医疗影像）构建高质量训练数据集，提升模型精准度‌。

‌ 新兴交叉岗位‌

‌ AI美学工程师‌：融合艺术设计与技术能力，优化生成内容的美学表现（如广告视觉设计、数字艺术创作）‌。

‌ 伦理合规专员‌：解决AI生成内容版权争议与伦理风险，需兼具法律知识与技术理解‌。

三、生成式人工智能系统应用员赛项介绍

3.1 赛项名称

生成式人工智能系统应用员职业技能竞赛

3.2 赛事类型

安徽省行业职业技能竞赛二类赛事（人社口赛项）

3.3 主办单位

安徽省数字金融科技协会

3.4 竞赛内容

通过分析企业内容生成、智能交互等场景的应用需求，结合大模型与自然语言处理技术，优化生成式AI系统的输出质量和响应效率。识别生成内容偏差、响应延迟及数据泄露风险，改进模型微调策略与提示词工程方案，确保生成结果符合合规性与业务目标。

3.5 参赛对象

职工组：每队1人，省内运营商、新科科技、网络安全、金融科技、互联网等企业、学校相关专业（含本科、高职、中职、技师技工院校）在职教职工，每单位报名限额2支队伍。

学生组：每队1人，学校（本科、高职、中职、技师技工院校）相关专业在校学生。每学校报名限额2支队伍，可设置2名指导教师。

四、生成式人工智能系统应用员竞赛实训平台介绍

4.1 平台介绍

生成式人工智能系统应用员竞赛实训平台是一款功能强大、支撑开展AIGC人工智能科研、应用、实践、教学与实训的综合平台。平台致力于为大模型应用领域的人才培养提供全面的支持，帮助用户快速掌握AIGC相关的知识和技术以及应用能力。平台具有丰富的知识库支持，支持常见的txt、doc、pdf、md等数据文件上传，同时平台提供了简洁易懂的操作配置界面，并可根据用户需求提供开源大模型或商业大模型API接口接入及调用服务，包括Gitee AI、阿里通义、百度千帆、DeepSeek 、抖音豆包、智谱清言、零一万物、讯飞星火、OpenAI、Gemini、Ollama、Azure、Claude等，用户可以轻松地搭建和训练AIGC应用，并快速调用，满足不同领域的交互式对话场景需求。此外平台还支持可视化的工作流编排，能够满足复杂的问答场景及AI数字人搭建需求。通过AIGC应用平台，能够更好帮助用户更好地掌握和应用AIGC技术。

4.2 平台技术特点

‌‌‌1.高效开发环境‌

基于云原生架构，采用Docker容器化技术实现实训环境秒级启动，支持多用户并发操作‌。集成GPU服务器集群与云计算资源，满足大规模模型训练与实时推理需求‌。

2.动态资源分配机制‌

支持按需扩展计算资源，通过智能调度算法自动分配GPU集群和云计算资源，实现训练任务的高效负载均衡‌。

3.产业对接能力‌

兼容企业级AI平台接口，支持竞赛成果直接应用于产业场景‌。提供运维管理模拟环境，训练模型监控、版本回滚等运维技能‌。

‌4.多模态动态生成能力‌

集成文本、图像、音频、3D模型等多种生成模式，支持跨模态内容协同创作（如根据文本生成配套视频与配乐）‌。支持超长文本处理与复杂场景模拟能力，提升生成内容的连贯性与物理规律符合度（如模拟真实光影效果）‌。

‌5.模块化训练环境‌

允许用户自由组合大数据组件与AI工具（如PyTorch、TensorFlow），快速搭建定制化实验环境‌。提供预置模板库，涵盖从数据预处理到模型部署的全流程工具链，缩短开发周期‌。

‌6.智能运维支持‌

内置自动化监控模块，实时追踪模型训练状态与资源消耗，支持异常报警与版本回滚功能‌。集成日志分析与可视化工具，帮助用户快速定位性能瓶颈‌。

‌7.数据安全与隐私保护‌

采用数据隔离机制，确保不同竞赛团队的数据独立存储与加密传输‌。支持生成内容的水印嵌入与溯源验证，防止知识产权纠纷‌。

4.3 平台差异化优势

1.真实产业场景适配‌

通过模拟企业级开发流程（如模型部署到Amazon Bedrock），提升学员的工程化落地能力‌。

‌2.低门槛与高扩展性‌

无需专业团队即可完成复杂环境搭建，适合职业院校开展专业课教学实训和企业内部培训‌。

4.4 应用价值

‌ 人才培养‌：通过实战项目与分层教学结合，解决AI人才供需失衡问题，加速应用型人才输出‌。

‌技术创新‌：依托生成式AI的创造性、多样性特点，推动艺术创作、医疗诊断等领域的技术突破‌。

‌ 行业赋能‌：为企业提供内容生成、风控管理等解决方案，降低开发成本与风险‌。

4.5 平台功能介绍

4.5.1人工智能综合应用系统

1.系统管理

用户管理：支持用户分组管理、用户权限控制，资源分配和使用管理；灵活的网络配置：支持多种网络访问方式，包括Nginx、反向代理和内网穿透等；集群管理：支持多资源组、多服务集群，提供ServerLess集群模式；存储管理：支持多种存储方案，如NFS、CFS、OSS等，方便数据的存储和访问。

2. 数据标注平台

数据管理：元数据管理、数据集管理、支持多种类型数据集的上传和使用；数据标注：WEB数据标注平台，支持多种数据类型的标注，并提供自动化标注能力

3. 数据处理平台

结构化数据处理、文本处理、图像处理、音频处理、视频处理。

4.机器学习平台

集成基础机器学习算法、Scikit Learn框架、特征工程、模型评估与选择。

5.深度学习平台

集成TensFlow、Pytorch、CNN、RNN、神经网络、TransFormes等深度学习框架和运行环境。

6.人工智能应用虚拟镜像管理平台

镜像管理：支持镜像仓库管理、在线构建等功能；Notebook环境：基于Jupyterlab/VSCode，提供多种预置环境和开发示例；远程开发：支持SSH连接，方便本地代码快速提交到平台。

7.一站式模型训练应用平台

可视化任务流编排：通过拖拉拽方式完成模型训练流程设计；丰富的算子库：包括数据处理、特征工程、机器学习、深度学习等多个领域的算子；分布式训练支持：支持TensorFlow、PyTorch、MXNet、Yolo等主流框架的分布式训练；自动学习：提供面向非AI背景用户的自动化训练服务；超参数优化：提供自动化的超参数搜索能力。

4.5.2企业级AIGC知识库与问答系统应用系统

1.权限管理

包括部门管理、角色管理、用户管理。

2.AI大模型支持

Gitee AI、阿里通义、百度千帆、DeepSeek 、抖音豆包、智谱清言、零一万物、讯飞星火、OpenAI、Gemini、Ollama、Azure、Claude等大模型；

3.AIGC平台

平台用户：新建平台用户，管理用户名、用户昵称、邮箱、手机号、会话次数、操作权限、账号状态；模型管理：包括Chat模型、Embedding向量模型、Image文生图模型、TTS语音模型的新增与修改；向量库管理：新增向量库、修改向量库；知识库管理：创建知识库、修改知识库、数据导入、文档管理、切片管理、向量搜索；对话数据：查看会话消息列表和会话窗口列表数据，包括用户名、请求ip、对话角色、模型名称、消息内容、会话时间等数据。

4.AIGC应用

AI聊天助手：提供大模型会话测试功能，可自选已加载大模型通过WEB交互页面进行对话测试；AI应用管理：创建应用，包括应用配置、接入渠道、对话日志、数据监控主要功能，应用配置有增加Prompt提示词、对话模型配置、增加知识库、对话测试等功能。

4.5.3 AI数字人应用系统

基础功能

模型导入、视频合成、语音克隆、语音合成。

数字人模型支持

metahuman（UE）、livetalking（2d）、unity、duix（android）、Aibote、动图数字人等。

声音模型支持

edge-tts、GPT-SoVITS、elevenlabs、Azure tts等。

应用接口

文字沟通接口，支持多路输入输出，通过文字内容与数字人沟通；声音沟通接口，支持多路输入输出，websocket 的9001端口和tcp 10001端口其实是一样的，相当于远程麦克风和扬声器（可以不使用），在无法直接与系统沟通对话的时候使用；数字人接口，支持多路输出，通过输出声音、文字、情绪和唇形来驱动数字人；管理接口，支持多路输入输出，把界面的所有功能都可以集成到应用产品。

应用场景

大屏数字人、虚拟主播、数字人助理、虚拟客服、语音助手等。

4.6 实训资源配置

平台提供生成式人工智能应用员竞赛理论模拟题(200道)和生成式人工智能应用员竞赛实操模拟题