• 专业知识：需具备扎实的机器学习、深度学习相关知识，熟悉常见人工智能框架等。要掌握数据处理与分析知识。
• 技能要求：熟练掌握数据标注工具，能精准进行数据标注。具备编程能力，常用语言，可用于数据处理、模型训练与优化。还要有模型评估与调优技能，能运用指标评估模型性能，并通过调参等优化模型。
• 数据敏感度：能够敏锐察觉数据中的异常、趋势与规律，善于从海量数据中提取有价值信息，为模型训练提供优质数据支持，确保模型训练方向的正确性和有效性。
• 问题解决能力：在模型训练过程中，会遇到各种技术问题与数据问题，如模型过拟合、数据偏差等，需具备较强的问题分析与解决能力，能快速定位问题根源并提出有效解决方案。
• 沟通协作能力：常需与研发团队、数据团队、业务部门等多方协作，要能清晰表达需求与观点，有效沟通项目进展与问题，共同推进人工智能项目落地。
• 学习能力：人工智能领域技术更新快，需不断学习新算法、新技术、新应用，以跟上行业发展步伐，提升自身专业能力，适应不同项目的训练需求。
• 职业素养：对待数据要严谨负责，确保数据标注准确、数据处理规范，同时需遵守数据安全与隐私保护相关规定，不泄露敏感数据。