SJ/T 11805-2022
人工智能從業(yè)人員能力要求
Competency requirements for artificial intelligence practitioners
SJT11805-2022, SJ11805-2022
標準核心框架解析
| 維度 | 初級要求 | 中級要求 | 高級要求 |
|---|---|---|---|
| 工作經(jīng)驗 | 1年以上 | 3年以上 | 5年以上 |
| 知識體系 | 基礎理論掌握 | 技術原理理解 | 系統(tǒng)架構設計 |
| 技能水平 | 工具使用能力 | 方案設計能力 | 技術創(chuàng)新能力 |
職業(yè)方向細分
標準明確5大核心方向：
- 人工智能芯片工程師 - 覆蓋從Verilog HDL編碼到PPA優(yōu)化全流程
- 人工智能平臺工程師 - 要求掌握TensorFlow/PyTorch等框架的深度定制
- 自然語言處理工程師 - 包含LSTM/Transformer等模型開發(fā)能力
- 計算機視覺工程師 - 需具備OpenCV與深度學習框架的融合能力
- 應用集成工程師 - 強調(diào)TSN/5G/MQTT等工業(yè)協(xié)議集成能力
關鍵技術能力矩陣
| 技術領域 | 必備技能 | 典型工具鏈 |
|---|---|---|
| 芯片設計 | CDC檢查/UPF功耗分析 | Verilog HDL/Synopsys工具鏈 |
| 平臺開發(fā) | 分布式訓練優(yōu)化 | Kubernetes/Docker/Spark |
| 算法開發(fā) | 模型量化部署 | TensorRT/ONNX |
標準實施建議
企業(yè)應用路徑
- 人才評估：參照標準中7.1-7.5章節(jié)建立崗位能力模型
- 培訓體系：按8.2條款設計階梯式培養(yǎng)方案（含POC實踐環(huán)節(jié)）
- 認證機制：基于9.1評價要求建立內(nèi)部技能認證體系
教育機構銜接
建議課程設置覆蓋：
- 基礎層：GB/T 35273信息安全規(guī)范等標準解讀
- 核心層：機器學習（GB/T 5271.28引用條款）
- 實踐層：Hadoop/Spark等分布式框架實驗
技術演進觀察
標準反映三大技術趨勢：
- 異構計算普及：明確要求FPGA/ASIC設計能力（7.1.2條款）
- 可信AI發(fā)展：單獨設立AI安全與倫理知識模塊（6.2.4條款）
- 邊緣智能融合：計算機視覺方向強調(diào)TSN/5G工業(yè)協(xié)議（7.4.3條款）
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- 標準號
- SJ/T 11805-2022
- 別名
- SJT11805-2022
SJ11805-2022 - 發(fā)布
- 2022年
- 總頁數(shù)
- 33頁
- 發(fā)布單位
- 行業(yè)標準-電子
- 當前最新
- SJ/T 11805-2022
- 引用標準
- GB/T 35273-2020 GB/T 40094.4-2021
- 本體
- 機器學習
本文件規(guī)定了人工智能從業(yè)人員的職業(yè)方向和等級、能力要素、能力要求、能力培養(yǎng)和評價方法等。 本文件適用于人工智能從業(yè)人員的職業(yè)能力培養(yǎng)和評價。
SJ/T 11805-2022 中提到的儀器設備
專題
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