三年制高等职业专科｜电子与信息大类・计算机类

一、国家与区域产业政策

数字经济、人工智能全面赋能金融、智能制造、医疗、政务、互联网等行业数字化转型，高质量结构化数据成为核心生产要素。当前行业普遍存在“数据体量庞大、数据质量参差不齐、复合型数据工程人才缺口巨大”三大痛点。

国家级政策明确提出补齐AI数据工程技能人才短板，目标2030年我国人工智能技术与综合应用达到全球领先水平；安徽省大力布局新一代信息技术产业，长三角数字一体化、东数西算节点建设持续释放岗位需求。

二、行业人才缺口与市场规模

人才缺口：2026年安徽省AI数据相关岗位人才缺口超10万人，全国人工智能数据、大数据相关岗位累计人才缺口突破420万；其中人工智能数据工程师缺口120万、大数据开发工程师缺口150万；

市场规模：国内人工智能数据服务行业2024-2029年复合增长率27.8%，2029年市场规模突破1.8万亿元；中长期到2035年，人工智能数据产业对国民经济综合贡献值可达3-4万亿元。

两条技术发展脉络融合催生人工智能数据工程技术专业：

数据技术：数据库→数据仓库→分布式计算→数据湖→批流一体→AI 数据库；

人工智能技术：专家系统→深度学习→Transformer 大模型→多模态生成式 AI；

交汇节点：数据工程+大模型应用，即人工智能数据工程技术核心赛道。

三、数据智能服务完整产业链

产业链分为上游基础层、中游技术层、下游应用层、支撑层四大协同板块：

上游基础层（筑底）：算力设施、数据基础设施、数据治理服务（数据采集、标注、合成、隐私计算）；

中游技术层（引擎）：开发框架、基础/ 行业大模型、数据工具链、模型训练部署平台（本专业核心就业赛道）；

下游应用层（赋能）：智能硬件、数字人、智能助手、行业解决方案（制造、医疗、金融、政务、教育等）；

支撑层（保障）：人才培养、数据安全合规、行业标准、产业载体、资本服务。

配套岗位分层：上游数据采集/标注岗、中游数据治理/模型训练岗、下游AI实施运维岗、支撑层数据安全合规岗。

一、专业概况

专业特色：国家战略性新兴产业紧缺专业、安徽省“1188”现代化产业体系对接专业、AI全产业链紧缺人才培养专业、数字经济核心领域支撑专业、未来产业（未来智造）核心支撑专业

（一）专业基础信息

专业代码：510217

专业大类：电子与信息大类（51）

专 业 类：计算机类（5102）

修业年限：三年全日制高职专科

增设背景：2024年12月正式纳入《职业教育专业目录》，是国家面向数字经济、人工智能产业新增的紧缺交叉专业，融合大数据工程、人工智能、数据治理三大核心方向。

（二）专业核心定义

行业公认：算法决定AI上限，数据决定AI落地下限，全行业80%人工智能项目工作量集中于数据全流程处理，但具备数据治理、多模态标注、大模型微调、数据平台运维能力的复合型技能人才长期紧缺。

人工智能数据工程技术是人工智能与数据科学交叉融合的新兴技术领域，聚焦数据全生命周期工程化管理，覆盖多源异构数据采集、清洗、标注、治理、存储、分析、模型训练与部署全链路，为大模型、行业AI应用提供标准化、高质量数据资产，是人工智能产业落地不可或缺的底层技术底座。

本专业立足国家数字经济发展战略，聚焦AI产业链数据服务赛道，定位为AI数据基建工程师培养专业，打通“原始数据—标准化数据集—AI模型—行业智能应用”完整技术链条，直击企业“海量数据无法复用、AI 模型难以落地” 核心产业痛点。

分层逻辑（自下而上）：

· 底层：产业算力底座（算力中心、国产数据库、云平台、信创基础设施）

· 中层（本专业核心）：数据全流程工程（采集- 标注 - 治理 - 建模 - 部署运维）

· 上层：人工智能应用（通用大模型、行业垂直AI、智能制造 / 政务 / 医疗解决方案）

（三）专业核心特色

· 国家战略刚需专业：对接《新一代人工智能发展规划》《“十四五” 数字经济发展规划》，数据要素被明确为数字经济核心生产资料；

· 区域产业适配专业：深度匹配安徽省“1188” 现代化产业体系，服务集成电路、智能制造、人工智能、数字政务四大省内支柱产业；

· 全产业链复合型专业：区别于单一大数据、单一AI 专业，覆盖数据工程全链路，岗位选择覆盖产业链上中下游；

· 岗课赛证一体化专业：课程对标人工智能训练师、大数据工程技术人员国家职业标准，配套职业技能等级证书、AI 行业赛事；

· 国产信创导向专业：课程融入国产数据库、国产算力平台、数据安全合规内容，适配国内数字化自主可控发展需求。

二、人才培养目标与培养规格

（一）培养目标

本专业培养能够践行社会主义核心价值观，传承技能文明，德智体美劳全面发展，具有一定的科学文化水平，良好的人文素养、科学素养、数字素养、职业道德、创新意识、爱岗敬业的职业精神和精益求精的工匠精神，较强的就业创业能力和可持续发展的能力，掌握本专业知识与技术技能，具备职业综合素质和行动能力，面向人工智能、大数据、智能制造、软件和信息技术服务、政务医疗金融等行业的数据采集工程师、人工智能训练师、数据分析工程师、人工智能应用实施工程师、信息系统运行维护工程技术人员等职业，能够从事数据处理、AI 模型训练、数据分析、智能应用部署与运维等工作的高技能人才。

（二）核心培养规格

· 素质要求：具备数据安全、隐私保护合规意识，严谨细致的工程思维，团队协作与项目落地能力，终身自主学习能力；

· 知识要求：掌握计算机网络、数据库、人工智能数学、Python 开发、数据治理、机器学习、大模型应用、数据安全法律法规基础；

· 能力要求

          ◦ 基础能力：多源数据采集、ETL 处理、数据库搭建、数据清洗标注；

          ◦ 核心能力：数据集质检、提示词工程、大模型微调、机器学习模型训练、数据可视化分析；

          ◦ 综合能力：大数据平台部署运维、行业AI 项目落地实施、数据资产规范化管理。

三、课程体系

主要包括：信息技术、人工智能导论、程序设计基础、计算机网络基础、网络操作系统、数据库应用基础、人工智能数学基础、Web标准网站设计、Python程序设计、数据采集与预处理、数据标注工程、Python高级应用、智能数据治理与质量管理、机器学习实战、智能数据分析与可视化技术、大数据平台部署与运维、大模型技术应用与实践、数据安全与隐私保护、深度学习应用实战、数据资产运营与价值评估、智能数据与应用等。

四、就业前景

（一）就业面向单位

· 人工智能数据服务商、大数据科技企业、互联网平台、系统集成商；

· 智能制造、金融、医疗、文旅、政务数字化企业；

· 政府事业单位大数据中心、网信、数据管理部门；

· 长三角、安徽省内信息技术、AI、算力产业园企业。

（二）核心岗位群

就业岗位群主要有：

· 数据采集工程师：负责数据采集、ETL开发、数据仓库搭建、数据源管理

· 人工智能训练师：多模态数据标注、数据集质检、提示词工程、大模型微调优化

· 数据分析工程师：业务数据挖掘、BI可视化报表、经营决策分析

· AI应用实施工程师：行业AI 项目交付、智能系统调试、客户落地服务

· 数据平台/安全运维工程师：大数据集群、国产AI平台部署、数据分级合规管控

（三）岗位薪资待遇

· 应届毕业生（0-1年经验）

          ◦ 基础操作岗（标注专员、数据处理专员）：月薪4000-6000元

          ◦ 技术实操岗（初级数据工程师、AI训练师）：月薪6000-8000元

· 1-3年实操经验（企业主力岗）

          ◦ 中级数据工程师、行业AI训练师、数据分析师：月薪8000-12000元

· 3-5年资深技术岗

          ◦ MLOps工程师、数据架构专员、项目技术负责人月薪12000-15000元

五、未来发展

专升本继续深造：学生通过学习，以专升本途径进入本科院校，可在计算机科学与技术、数据科学与大数据技术、人工智能、软件工程、智能科学与技术等专业继续学习深造，深造后可向算法工程师、数据架构师、AI 产品经理等高端技术岗位发展。

职业晋升路径：双线职业晋升路线：

· 技术发展线

初级专员（数据标注、数据处理）→ 中级技术岗（数据工程师、AI训练师）→ 高级技术岗（AI开发工程师、数据架构师）→ 技术专家

· 管理发展线

技术骨干→ 项目主管→ 数据部门负责人→ 数字化项目总监

配套职业技能证书（岗课赛证）：

· 国家职业技能等级证书：人工智能训练师（五级/ 四级 / 三级）、大数据工程技术人员

· 行业认证：大数据分析师、数据库应用工程师、AI 数据处理工程师

· 竞赛支撑：全国职业院校技能大赛大数据、人工智能赛道，数字素养与技能竞赛

（注：文中部分图片来自中国信息通信研究院，其他来自网络，如有版权问题请联系删除）

（更新日期：2026年5月27日）