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生成式人工智能（AIGC）應(yīng)用師 / 工程師
中小企業(yè)合作發(fā)展促進(jìn)中心生成式人工智能（AIGC）工程師職業(yè)技能培訓(xùn)
一、生成式人工智能（AIGC）工程師職業(yè)定義
生成式人工智能（AIGC）工程師是具備中小企業(yè)、科技團(tuán)隊、數(shù)字化轉(zhuǎn)型主體全鏈路 AIGC 技術(shù)研發(fā)與落地能力的專業(yè)人才，能提供模型開發(fā)與微調(diào)、技術(shù)方案設(shè)計、模型部署與運維、數(shù)據(jù)治理與合規(guī)、定制化系統(tǒng)集成等服務(wù)，聚焦解決中小主體 “技術(shù)研發(fā)能力弱（90% 企業(yè)無自研團(tuán)隊）、模型定制化不足（70% 依賴通用模型無法匹配業(yè)務(wù)需求）、部署運維成本高（云資源消耗占技術(shù)預(yù)算 60%）、數(shù)據(jù)安全難把控（訓(xùn)練數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險超 40%）” 等痛點，推動 AIGC 從 “通用工具應(yīng)用” 向 “深度技術(shù)賦能” 轉(zhuǎn)型，助力中小主體低成本實現(xiàn) “定制化模型 + 自主可控系統(tǒng) + 高效技術(shù)落地” 統(tǒng)一。
二、生成式人工智能（AIGC）工程師主要職責(zé)
- AIGC 模型開發(fā)與微調(diào)：基于開源框架（如 PyTorch/TensorFlow）開展模型研發(fā)，針對企業(yè)需求（如電商商品圖生成、行業(yè)文檔撰寫）進(jìn)行定制化微調(diào)（LoRA 全參數(shù)微調(diào)、Prompt Tuning），優(yōu)化模型生成精度（如將商品圖風(fēng)格匹配度從 60% 提升至 90%）；
- 技術(shù)方案設(shè)計：結(jié)合企業(yè)業(yè)務(wù)場景（如制造業(yè)質(zhì)檢報告生成、教育行業(yè)個性化題庫生成），設(shè)計端到端 AIGC 技術(shù)方案，包含模型選型（開源 vs 閉源）、算力規(guī)劃（GPU 資源配置）、開發(fā)周期與成本測算；
- 模型部署與運維：實現(xiàn) AIGC 模型工程化部署（云平臺 / 邊緣設(shè)備），采用模型壓縮（量化、剪枝）、推理加速（TensorRT/ONNX Runtime）技術(shù)降低硬件成本，建立模型監(jiān)控體系（性能衰減預(yù)警、異常輸出攔截）；
- 數(shù)據(jù)治理與合規(guī)：構(gòu)建企業(yè)級 AIGC 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集（數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注、去重），落實《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》要求，建立數(shù)據(jù)來源合規(guī)審核、敏感信息脫敏、訓(xùn)練數(shù)據(jù)版權(quán)追溯機(jī)制；
- 定制化系統(tǒng)集成：開發(fā) AIGC 應(yīng)用接口（API/SDK），實現(xiàn)與企業(yè)現(xiàn)有系統(tǒng)（CRM/ERP/ 電商平臺）的無縫對接，如為電商企業(yè)開發(fā) “商品圖自動生成 - 詳情頁排版 - 庫存同步” 全流程系統(tǒng)；
- 技術(shù)攻堅與賦能：解決 AIGC 落地中的技術(shù)難題（如模型生成速度慢、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合難），開展企業(yè)技術(shù)團(tuán)隊培訓(xùn)（如 “模型微調(diào)實戰(zhàn)培訓(xùn)”“部署運維入門指導(dǎo)”），輸出技術(shù)文檔與操作手冊。
三、生成式人工智能（AIGC）工程師行業(yè)背景
當(dāng)前中小主體 AIGC 技術(shù)落地普遍面臨 “四大技術(shù)瓶頸”：一是研發(fā)能力缺失（90% 中小企業(yè)無 AI 技術(shù)團(tuán)隊，依賴第三方工具導(dǎo)致定制化不足）；二是模型成本高企（單模型訓(xùn)練成本超 10 萬元，中小企難以承擔(dān)）；三是部署運維復(fù)雜（60% 企業(yè)因缺乏技術(shù)人員，模型部署后無法正常運維，故障率超 35%）；四是數(shù)據(jù)安全風(fēng)險（40% 企業(yè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在版權(quán)瑕疵或敏感信息泄露隱患，面臨法律風(fēng)險）。
隨著 AIGC 技術(shù)向產(chǎn)業(yè)深度滲透，2025 年中國 AIGC 核心技術(shù)市場規(guī)模突破 3200 億元，技術(shù)型人才需求呈爆發(fā)式增長 —— 獵聘 2025Q2 數(shù)據(jù)顯示，AIGC 工程師崗位平均薪資達(dá) 68 萬元 / 年，崗位投遞比僅 1:8（遠(yuǎn)低于應(yīng)用崗 1:23），預(yù)計到 2030 年技術(shù)型人才缺口超 180 萬，其中中小企業(yè)需求占比 55%，成為推動 AIGC 技術(shù)從 “通用化” 向 “行業(yè)化” 落地的核心力量。
四、生成式人工智能（AIGC）工程師政策背景
- 法規(guī)依據(jù)：《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》明確 “模型研發(fā)需保障訓(xùn)練數(shù)據(jù)合規(guī)、輸出內(nèi)容可追溯”，要求技術(shù)人員具備數(shù)據(jù)治理與風(fēng)險防控能力；《數(shù)據(jù)安全法》《個人信息保護(hù)法》對 AIGC 訓(xùn)練數(shù)據(jù)安全、個人信息脫敏提出強制性要求；
- 政策導(dǎo)向：工信部《“十四五” 軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》提出 “培育 AIGC 核心技術(shù)人才，突破大模型微調(diào)、工程化部署等關(guān)鍵技術(shù)”；《中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行動方案》強調(diào) “支持中小企業(yè)引入 AIGC 技術(shù)人才，開展定制化技術(shù)改造”；
- 行業(yè)支持：地方政府將 AIGC 工程師納入 “高新技術(shù)人才庫”，給予專項培訓(xùn)補貼（如粵港澳大灣區(qū)補貼培訓(xùn)費 70%-90%），對開展 AIGC 技術(shù)研發(fā)的中小企業(yè)給予研發(fā)費用加計扣除（最高 175%）、高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定加分，為技術(shù)落地與就業(yè)提供政策保障。
五、生成式人工智能（AIGC）工程師認(rèn)證單位
中小企業(yè)合作發(fā)展促進(jìn)中心前身是 1982 年國務(wù)院經(jīng)濟(jì)體制改革委員會設(shè)立的中小企業(yè)國際合作促進(jìn)會，2001 年依據(jù)《事業(yè)單位登記管理暫行條例》登記為事業(yè)單位法人，屬公益服務(wù)性事業(yè)單位，也是全國中小企業(yè)服務(wù)體系的核心成員單位；中心以服務(wù)中小企業(yè)為宗旨，既提供發(fā)展研究、合作交流組織、培訓(xùn)、信息咨詢、外事代理等服務(wù)，又堅決貫徹《中華人民共和國中小企業(yè)促進(jìn)法》及國家相關(guān)政策，推動中小企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，搭建政府與企業(yè)、企業(yè)與社會組織（機(jī)構(gòu)）/ 企業(yè)、中外中小企業(yè)間的溝通合作平臺，為中小企業(yè)在政策引導(dǎo)、法律咨詢、投融資、國際合作等方面提供全方位策劃咨詢，并開展咨詢、金融合作、國際交流、教育培訓(xùn)等跟蹤式服務(wù)；同時，中心依托中小企業(yè)綜合服務(wù)平臺構(gòu)建綜合服務(wù)體系，無償向企業(yè)提供《今日經(jīng)濟(jì)》內(nèi)刊電子信息、《政策解讀》和《財稅動態(tài)》季刊，秉承 “服務(wù)誠信敬業(yè)創(chuàng)新” 的理念，通過舉辦或參加論壇、展會、培訓(xùn)等活動，助力企業(yè)優(yōu)化管理、提高市場競爭力、增加城鎮(zhèn)就業(yè)機(jī)會，且下設(shè)秘書處、研究發(fā)展、教育培訓(xùn)、金融合作、國際合作、信息交流、咨詢服務(wù)、會員服務(wù)、地方服務(wù)、行業(yè)服務(wù)等部門。
六、生成式人工智能（AIGC）工程師核心優(yōu)勢
- 技術(shù)深度適配企業(yè)需求：聚焦中小企 “研發(fā)能力弱、預(yù)算有限、需求定制化” 特點，提供輕量化技術(shù)方案（如基于開源模型的低成本微調(diào)、邊緣設(shè)備部署），避免 “重研發(fā)、高投入” 的大型企業(yè)技術(shù)路線；
- 全鏈路技術(shù)實戰(zhàn)導(dǎo)向：覆蓋 “模型研發(fā) - 數(shù)據(jù)治理 - 部署運維 - 系統(tǒng)集成” 全流程，通過 “企業(yè)真實技術(shù)場景 + 代碼實操”（如為制造業(yè)微調(diào)質(zhì)檢報告生成模型）提升落地能力，直接解決技術(shù)痛點；
- 成本與安全雙控：既提供模型壓縮、算力優(yōu)化方案（降低 50% 以上部署成本），又建立數(shù)據(jù)安全與合規(guī)體系（訓(xùn)練數(shù)據(jù)脫敏、版權(quán)核查），實現(xiàn) “低成本技術(shù)落地 + 高安全風(fēng)險防控”；
- 政策與資源雙賦能：解讀高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定、研發(fā)費用補貼等政策，依托中心平臺對接 GPU 云資源廠商（提供中小企業(yè)專屬折扣）、開源社區(qū)技術(shù)支持，幫助企業(yè) “拿政策、降成本、強技術(shù)”；
- 市場需求稀缺性強：85% 中小企急需 AIGC 技術(shù)人才，持有證書可勝任企業(yè) AI 研發(fā)崗、技術(shù)架構(gòu)崗、定制化項目負(fù)責(zé)人等崗位，幫助企業(yè)實現(xiàn) AIGC 技術(shù)落地周期縮短 60%，模型運維成本降低 50%。
七、生成式人工智能（AIGC）工程師課程優(yōu)勢
- 技術(shù)針對性強：聚焦中小企業(yè)高頻技術(shù)場景（開源模型微調(diào)、輕量化部署、行業(yè)數(shù)據(jù)集構(gòu)建、AIGC 系統(tǒng)集成），重點解決研發(fā)能力弱、部署成本高、數(shù)據(jù)安全難等問題；
- 師資技術(shù)權(quán)威：由 AIGC 模型研發(fā)專家（5 年以上 LLM / 擴(kuò)散模型開發(fā)經(jīng)驗）、企業(yè) AI 架構(gòu)師（主導(dǎo)過 3 個以上中小企業(yè) AIGC 項目）、高校 AI 專業(yè)教授（機(jī)器學(xué)習(xí) / 深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域）及中心教研團(tuán)隊聯(lián)合授課，兼具技術(shù)深度與工程化落地經(jīng)驗；
- 模式實戰(zhàn)性強：采用 “理論講解 + 代碼實操 + 項目實戰(zhàn) + 技術(shù)復(fù)盤” 模式，通過真實項目案例（如某制造企業(yè)質(zhì)檢報告生成模型開發(fā)、某電商商品圖生成系統(tǒng)部署）、GPU 云服務(wù)器實操（模型微調(diào)與部署）提升技術(shù)能力；
- 內(nèi)容時效性強：實時更新技術(shù)趨勢（如 Qwen-2、SD4.0 模型特性）、工程化工具（如最新模型壓縮框架、部署平臺）與合規(guī)要求（2025 年 AIGC 技術(shù)安全標(biāo)準(zhǔn)），納入多模態(tài)模型融合、AI Agent 開發(fā)等前沿內(nèi)容；
- 配套資源完善：課后提供《AIGC 工程師技術(shù)工具包》（含 100 + 開源模型微調(diào)代碼模板、部署腳本、數(shù)據(jù)治理工具）、GPU 云資源優(yōu)惠券、開源社區(qū)技術(shù)對接群，助力學(xué)員持續(xù)解決技術(shù)難題。
八、生成式人工智能（AIGC）工程師課程知識點
（一）法規(guī)與技術(shù)基礎(chǔ)模塊
- 《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》《數(shù)據(jù)安全法》核心條款解讀，技術(shù)合規(guī)要點（訓(xùn)練數(shù)據(jù)版權(quán)審核、模型輸出可追溯、敏感信息脫敏技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)）；
- AIGC 核心技術(shù)原理：Transformer 架構(gòu)（Encoder-Decoder 結(jié)構(gòu)、自注意力機(jī)制）、擴(kuò)散模型數(shù)學(xué)原理（DDPM/Stable Diffusion 推導(dǎo)）、多模態(tài)模型融合邏輯（文本 - 圖像 / 音頻跨模態(tài)映射）；
- 技術(shù)選型基礎(chǔ)：開源 vs 閉源模型對比（適用場景、成本、定制化能力）、算力規(guī)劃（GPU 型號選型、顯存 / 算力需求測算）。
（二）模型開發(fā)與微調(diào)模塊
- 基礎(chǔ)開發(fā)框架：
- PyTorch/TensorFlow 實戰(zhàn)：張量操作、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建、自動求導(dǎo)，AIGC 模型開發(fā)基礎(chǔ)流程；
- 開源模型部署入門：基于 Hugging Face Transformers 加載預(yù)訓(xùn)練模型（如 LLaMA 3、Stable Diffusion），實現(xiàn)基礎(chǔ)文本 / 圖像生成；
- 模型微調(diào)技術(shù)：
- 參數(shù)高效微調(diào)：LoRA（Low-Rank Adaptation）原理與實操（針對 LLM / 擴(kuò)散模型）、Prompt Tuning（文本生成模型微調(diào)），代碼實現(xiàn)與參數(shù)優(yōu)化；
- 全參數(shù)微調(diào)：適用場景與成本控制（小數(shù)據(jù)集 / 特定行業(yè)需求），訓(xùn)練策略（學(xué)習(xí)率調(diào)度、正則化方法），避免過擬合技巧；
- 行業(yè)定制化微調(diào)：
- 文本生成場景：為法律行業(yè)微調(diào)合同生成模型（訓(xùn)練數(shù)據(jù)：行業(yè)合同文本）、為教育行業(yè)微調(diào)題庫生成模型（訓(xùn)練數(shù)據(jù)：學(xué)科題庫）；
- 圖像生成場景：為電商微調(diào)商品圖生成模型（訓(xùn)練數(shù)據(jù)：企業(yè)商品圖）、為文創(chuàng)微調(diào)非遺元素設(shè)計模型（訓(xùn)練數(shù)據(jù)：非遺圖案）。
（三）數(shù)據(jù)治理與合規(guī)模塊
- 訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建：
- 數(shù)據(jù)采集：合法數(shù)據(jù)源選擇（公開數(shù)據(jù)集 / 企業(yè)自有數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)爬取合規(guī)性（robots 協(xié)議、版權(quán)聲明）；
- 數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗（去重、去噪、糾錯）、標(biāo)注（文本分類 / 圖像風(fēng)格標(biāo)注工具：LabelStudio）、格式轉(zhuǎn)換（適配模型輸入要求）；
- 數(shù)據(jù)安全與合規(guī)：
- 敏感信息脫敏：文本數(shù)據(jù)（姓名 / 身份證號掩碼處理）、圖像數(shù)據(jù)（人臉模糊、logo 去除），工具實操（Faker 庫、OpenCV）；
- 版權(quán)與溯源：訓(xùn)練數(shù)據(jù)版權(quán)核查（對接版權(quán)平臺 API）、數(shù)據(jù)溯源方案（區(qū)塊鏈標(biāo)記數(shù)據(jù)來源），《數(shù)據(jù)使用授權(quán)協(xié)議》模板；
- 數(shù)據(jù)集優(yōu)化：
- 數(shù)據(jù)增強：文本（同義詞替換、句子重組）、圖像（旋轉(zhuǎn)、裁剪、風(fēng)格遷移），提升模型泛化能力；
- 數(shù)據(jù)質(zhì)量評估：采用 BLEU/Rouge（文本）、FID/IS（圖像）指標(biāo)評估數(shù)據(jù)集質(zhì)量，篩選高質(zhì)量訓(xùn)練樣本。
（四）模型部署與運維模塊
- 模型工程化部署：
- 模型壓縮與加速：量化（INT8/FP16）、剪枝（通道剪枝 / 層剪枝），工具實操（TensorRT、ONNX Runtime），推理速度提升 50% 以上；
- 部署方案：云平臺部署（阿里云 PAI、騰訊云 TI-ONE）、邊緣設(shè)備部署（NVIDIA Jetson）、API 服務(wù)開發(fā)（FastAPI/Flask），實現(xiàn)企業(yè)系統(tǒng)調(diào)用；
- 運維與監(jiān)控：
- 模型監(jiān)控：性能監(jiān)控（推理速度、顯存占用）、輸出監(jiān)控（異常內(nèi)容攔截、生成質(zhì)量評估），告警機(jī)制設(shè)計（郵件 / 短信告警）；
- 模型迭代：性能衰減檢測（定期測試生成質(zhì)量指標(biāo)）、增量訓(xùn)練（新增數(shù)據(jù)微調(diào)模型），版本管理（Git/LFS）；
- 成本優(yōu)化：
- 算力調(diào)度：錯峰使用 GPU 資源、采用 Spot 實例降低成本，算力成本測算與優(yōu)化方案；
- 資源復(fù)用：模型緩存策略、多任務(wù)共享模型參數(shù)，提升資源利用率。
（五）定制化系統(tǒng)集成模塊
- AIGC 應(yīng)用開發(fā)：
- 前端交互：開發(fā)簡易生成界面（Vue/React），實現(xiàn) “輸入需求 - 生成內(nèi)容 - 結(jié)果下載” 流程；
- 后端邏輯：設(shè)計數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)架構(gòu)（用戶需求→模型調(diào)用→結(jié)果返回→數(shù)據(jù)存儲），處理并發(fā)請求；
- 企業(yè)系統(tǒng)對接：
- 接口集成：開發(fā) AIGC 接口（RESTful API/SDK），與企業(yè) CRM（客戶需求自動生成方案）、ERP（生產(chǎn)報告自動生成）、電商平臺（商品圖自動上傳）對接；
- 流程自動化：采用工作流引擎（Airflow），實現(xiàn) “AIGC 生成 - 內(nèi)容審核 - 業(yè)務(wù)系統(tǒng)同步” 全流程自動化；
- 多模態(tài)系統(tǒng)開發(fā)：
- 文本 - 圖像融合：開發(fā) “輸入商品描述→生成商品圖→自動排版詳情頁” 系統(tǒng)；
- 文本 - 音頻融合：開發(fā) “輸入腳本→生成語音旁白→合成短視頻” 系統(tǒng)。
（六）技術(shù)攻堅與行業(yè)模塊
- 技術(shù)難題解決：
- 生成質(zhì)量優(yōu)化：針對 “邏輯混亂”“風(fēng)格不符” 問題，采用提示詞工程 + 模型微調(diào)結(jié)合方案；
- 多模態(tài)融合：解決文本 - 圖像跨模態(tài)語義對齊問題，采用 CLIP 模型輔助特征匹配；
- 行業(yè)專項技術(shù)：
- 制造業(yè)：開發(fā)質(zhì)檢報告生成系統(tǒng)（輸入檢測數(shù)據(jù)→生成結(jié)構(gòu)化報告）、設(shè)備維護(hù)方案生成模型；
- 金融業(yè)：開發(fā)合規(guī)文檔生成模型（符合監(jiān)管要求）、客戶需求分析報告自動生成系統(tǒng)；
- 教育業(yè)：開發(fā)個性化題庫生成系統(tǒng)（輸入知識點→生成適配難度題目）、教學(xué)課件自動排版系統(tǒng)；
- 前沿技術(shù)探索：
- AI Agent 開發(fā)：基于 AIGC 模型構(gòu)建行業(yè)智能體（如 “電商運營 Agent”：自動生成商品內(nèi)容 + 優(yōu)化投放策略）；
- 大模型輕量化：小參數(shù)模型（如 Qwen-2-0.5B）在邊緣設(shè)備的部署與優(yōu)化，適配中小企業(yè)硬件條件。
（七）項目實戰(zhàn)模塊
- 實戰(zhàn)項目設(shè)計：
- 單人項目：基于 Stable Diffusion 微調(diào)企業(yè)商品圖生成模型，部署為 API 服務(wù)；
- 團(tuán)隊項目（2-3 人）：開發(fā) “中小企業(yè) AIGC 內(nèi)容生成平臺”，包含文本生成、圖像生成、接口集成功能；
- 項目管理與交付：
- 需求分析：撰寫《技術(shù)需求規(guī)格說明書》，明確功能、性能、合規(guī)要求；
- 進(jìn)度管理：采用敏捷開發(fā)（Scrum），制定迭代計劃（2 周 / 迭代）；
- 交付文檔：輸出《技術(shù)方案報告》《部署手冊》《用戶操作手冊》，完成項目驗收。
九、生成式人工智能（AIGC）工程師考核方式
- 理論考試（30%）：閉卷考查 AIGC 技術(shù)原理（Transformer 架構(gòu)、擴(kuò)散模型）、合規(guī)要求、技術(shù)選型（120 分鐘，含簡答題、計算題）；
- 實操考試（50%）：
- 代碼實操：基于 LoRA 微調(diào) Stable Diffusion 模型（生成指定風(fēng)格商品圖）、開發(fā) AIGC API 服務(wù)并實現(xiàn)企業(yè)系統(tǒng)調(diào)用；
- 項目部署：將微調(diào)后的模型部署到云平臺，完成性能測試與成本優(yōu)化；
- 案例答辯（20%）：提交中小企業(yè) AIGC 技術(shù)方案（如 “某電商商品圖生成系統(tǒng)技術(shù)方案”），現(xiàn)場講解技術(shù)選型、難點解決、成本測算，評估技術(shù)落地能力。
十、生成式人工智能（AIGC）工程師考培方式
- 培訓(xùn)模式：線上 + 線下結(jié)合，線上提供理論課程、代碼教程、開源項目；線下開展 GPU 云服務(wù)器實操（每人獨立賬號）、項目實戰(zhàn)研討、技術(shù)答疑會（邀請行業(yè)專家）；
- 考試安排：每年 2/5/8/11 月最后一周周日為考試日，理論考試（線上機(jī)考）+ 實操考試（線上 GPU 環(huán)境實操）+ 案例答辯（線上 / 線下）相結(jié)合，考試通過后 45 個工作日出證。
十一、生成式人工智能（AIGC）工程師培訓(xùn)對象
- 企業(yè)技術(shù)人員（IT 工程師、軟件開發(fā)者，具備 Python 基礎(chǔ)，想轉(zhuǎn)型 AIGC 技術(shù)開發(fā)）；
- 高校畢業(yè)生（計算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)專業(yè)，想從事 AIGC 研發(fā)）；
- 中小企業(yè)技術(shù)負(fù)責(zé)人（需主導(dǎo)企業(yè) AIGC 技術(shù)落地項目，提升技術(shù)決策能力）；
- 科技創(chuàng)業(yè)者（想開發(fā) AIGC 相關(guān)產(chǎn)品，如行業(yè)定制化生成工具）；
- 技術(shù)愛好者（具備扎實的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，想深入學(xué)習(xí) AIGC 工程化技術(shù)）。
十二、生成式人工智能（AIGC）工程師資料提供
- 身份證復(fù)印件 1 張；
- 兩寸藍(lán)底彩色照片 2 張（需提供高清電子版，用于證書制作）；
- 技術(shù)背景證明 1 份（計算機(jī)相關(guān)專業(yè)學(xué)歷證書復(fù)印件，或 2 年以上 IT/AI 相關(guān)工作證明，或 Python + 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)能力證書）；
- 《生成式人工智能（AIGC）工程師培訓(xùn)報名表》1 份（由中心提供模板，需如實填寫技術(shù)經(jīng)歷與項目經(jīng)驗）。
十三、生成式人工智能（AIGC）工程師考評周期
考試及格后 45 個工作日出證，證書統(tǒng)一由中小企業(yè)合作發(fā)展促進(jìn)中心頒發(fā)，可在中心官方查詢網(wǎng)站（http://xczx.smec.org.cn/）驗證真?zhèn)巍?/span>
十四、中小企業(yè)合作發(fā)展促進(jìn)中心考培項目
職業(yè)培訓(xùn)師、供應(yīng)鏈管理師、信息化辦公、招投標(biāo)管理師、商業(yè)會計師、勞動關(guān)系協(xié)調(diào)師、企業(yè)合規(guī)咨詢師、ESG 分析師、ESG 咨詢師、財稅合規(guī)師、信用管理師、物流管理師、企業(yè)信息管理師、合規(guī)管理咨詢師、房地產(chǎn)經(jīng)紀(jì)人、人力資源管理師、企業(yè)合規(guī)師、企業(yè)用工風(fēng)險管理咨詢師、財務(wù)分析師、污廢水處理工程師、生成式人工智能輔助辦公、農(nóng)業(yè)經(jīng)理人、鄉(xiāng)俗推廣員、基層政策宣導(dǎo)員、全媒體運營師（農(nóng)村直播電商）、報廢汽車拆解工程師、農(nóng)產(chǎn)品選品師、數(shù)字鄉(xiāng)村信息員、建筑節(jié)能減排工程師、綠色建筑工程師、智能建造工程師、智慧物業(yè)管理師、智慧工地應(yīng)用工程師、建筑工業(yè)化應(yīng)用工程師、監(jiān)理工程師、碳排放管理師、碳資產(chǎn)管理師、研學(xué)旅行指導(dǎo)師、生成式人工智能（AIGC）工程師、網(wǎng)絡(luò)信息安全工程師、人工智能應(yīng)用管理師、人工智能訓(xùn)練師、企業(yè)合規(guī)師、電氣工程師、平面設(shè)計師、園林綠化工程師、安全管理工程師、財務(wù)分析師、公共營養(yǎng)師、食品安全員、心理咨詢師、食品安全管理師、質(zhì)量安全總監(jiān)、食品安全檢測師、大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用工程師、大模型應(yīng)用開發(fā)工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師、AI 軟件應(yīng)用工程師、IT 服務(wù)工程師、IT 運維工程師、檔案管理師、網(wǎng)絡(luò)主播。
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