当前，全球人工智能产业蓬勃发展，我国人工智能发展也驶入快车道。为了响应国家战略需求和产业发展趋势，我国教育体系正在积极调整，培养面向未来的高素质技术技能人才。2024年12月，一个备受瞩目的新专业——人工智能数据工程技术专业——正式被纳入国家职业教育专业目录，这标志着我国在人工智能人才培养领域迈出了更为精准和细分的一步。

一、专业背景：响应AI产业化的迫切需求

以大模型为代表的 AI 技术正加速重塑各行业创新格局，而模型性能的提升、应用场景的落地，均高度依赖高质量数据的支撑。随着 AI 模型规模与复杂度的持续升级，市场对 “数据采集 - 数据预处理 - 数据标注 - 数据存储 - 数据应用” 全链路服务的需求呈爆发式增长，人工智能数据工程已成为 AI 产业发展的 “基础设施”。

在《新一代人工智能发展规划》等国家政策引导下，培养兼具数据工程能力与人工智能技术应用能力的复合型人才，已成为推动科技与产业融合的关键任务。为统一人工智能数据工程能力要求，中国信通院联合 40 余家企业编制《人工智能数据工程能力要求》标准，并于 2025 年 6 月在数据智能大会发布。该标准明确 人工智能数据工程涵盖 “研发、交付、运维、运营” 四大核心环节，规范了数据采集、数据预处理、数据标注、数据合成、数据增强等技术手段，为产业发展与人才培养提供了统一参照。

人工智能数据工程（AI Data Engineering）是为AI模型构建数据基础设施的过程，旨在规范AI数据供给，为AI模型训练及调优提供可用、安全、可信的数据来源，进而支撑AI模型的研发与应用落地。企业提升人工智能数据工程能力的核心意义在于，将分散、低质的数据转化为高效、安全、可信的AI“燃料”，打通模型落地的“最后一公里”。通过构建规范化的数据供给体系，企业能显著加速模型迭代、降低因数据缺陷导致的试错与合规成本，从源头治理偏见和隐私风险等问题；同时激活业务价值——以高质量数据资产为差异化竞争壁垒，驱动个性化服务、智能风控等场景创新，使AI从实验室原型转化为真实生产力，帮助企业在智能化竞争中构筑不可复制的核心优势。

产业的需求就是高校人才培养的方向，基于对产业需求的深入调研和人才培养可行性的充分论证，教育部于2024年12月在《职业教育专业目录》中增设人工智能数据工程技术专业（电子与信息大类）。这一重要举措不仅标志着我国在人工智能数据工程人才培养方面迈出了关键一步，也为高校系统化、规模化培养专业人才提供了制度保障，开启了产业需求与人才培养深度融合的新篇章。

二、专业现状：新设专业，前瞻布局

人工智能数据工程技术专业（代码510217）作为电子与信息大类下计算机类专业的重要组成，以“数据+AI”双核能力培养为特色。作为一个在2024年12月刚刚增设的专业，尚处于起步和探索阶段，但其发展势头强劲，目前已有20所院校率先开设了该专业。

三、专业介绍：学什么？能做什么？

人工智能数据工程技术专业以 “数据驱动 AI 应用” 为核心，融合计算机科学、统计学、机器学习等多学科知识，培养掌握大数据与AI 基础知识，具备编程能力与数据工程规范，能从事 AI 数据全链路处理（数据采集、数据预处理、数据标注、数据存储、应数据用）的高素质技术技能人才。

培养目标

培养理想信念坚定，德、智、体、美、劳全面发展，需具备扎实的数学基础、数据处理与分析技能、机器学习与深度学习算法运用能力、编程及开发运维能力，拥有良好的逻辑思维、问题解决能力与团队协作精神，还应关注行业动态，具备持续学习的素养；人工智能数据工程技术专业聚焦战略性新兴产业，服务实体经济，岗位面向数据处理与分析、算法与模型开发、开发与运维、应用与产品设计及多行业领域应用等方向，涵盖数据分析师、算法工程师、数据工程师等多种岗位 。

核心课程

课程分为四类模块：

• 专业核心课：Mysql数据库技术及应用、数据采集与预处理、数据标注、机器学习技术、深度学习框架应用、自然语言处理技术与应用、大语言模型部署与优化、人工智能数据服务、人工智能系统部署与运维等；

• 专业基础课：计算机网络基础、人工智能数学基础、Python编程语言开发、数据库应用技术、人工智能导论及数据结构、Linux操作系统等；

• 公共基础课：思想政治理论、高等数学、计算机基础与信息技术、人工智能通识等；

• 实践创新课：依托校企共建的实训中心，开展数据工程开发、算法模型调优等实战训练；

能力要求

毕业生应具备以下核心能力：

• 数据获取能力：使用工具进行数据采集和爬取。

• 数据预处理能力：对原始数据进行清洗、去噪、集成和转换。

• 数据标注能力：能够对图像、文本、语音、视频等不同类型数据进行精准标注和质检。

• 数据管理能力：为特定AI场景和大模型训练准备与管理高质量数据集。

就业方向

据《人工智能数据工程能力要求》标准，人工智能数据工程师需具备跨行业场景的适配能力。人工智能数据工程技术专业毕业生可覆盖人工智能产业链五大领域：

1. AI技术研发：担任机器学习工程师、计算机视觉工程师等岗位，参与算法模型开发。

2. 数据分析与处理：从事数据科学家、商业智能分析师等工作，挖掘数据价值。

3. 数据工程开发：胜任数据工程师、ETL开发工程师角色，保障数据系统高效运行。

4. 垂直行业应用：在金融、医疗、教育等领域实现智能风控、健康数据分析等场景落地。

5. 新兴技术交叉领域：涉足智能驾驶数据处理、智慧城市系统运维等前沿方向。

人工智能数据工程技术专业，虽然年轻，却精准地瞄准了AI产业链上的一个关键环节。是教育体系对前沿科技发展与产业人才需求做出的精准回应。该专业聚焦于培养掌握数据工程能力、能将海量数据转化为智能应用的专业人才。其培养目标并非算法创新，而是聚焦于为算法模型的训练与优化提供高质量的数据支撑与保障，是智能技术落地应用中不可或缺的坚实后盾。美林数据凭借二十余年的产业实践积累与技术沉淀，正以 “产教融合” 为纽带，为高校提供专业建设的全链条支持，助力培养更多复合型AI数据人才，共同推动数字经济的高质量发展。

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