人工智能训练师需要掌握数据处理、算法开发、模型优化等硬技能，同时具备业务理解力、沟通协作等软技能，并保持持续学习能力以适应快速发展的AI领域。

1. 数据处理与标注能力
   训练师需熟练使用Python（NumPy/Pandas）和标注工具（如LabelImg、CVAT），完成数据清洗、特征提取及标注规则制定，确保数据质量直接影响模型效果。

2. 算法与模型开发
   掌握机器学习（如决策树、SVM）和深度学习框架（TensorFlow、PyTorch），能根据任务需求选择算法，设计模型结构，并解决过拟合、梯度消失等技术问题。

3. 模型评估与优化
   通过准确率、召回率等指标评估模型性能，运用超参数调整、量化剪枝等技术优化模型，提升鲁棒性和效率。

4. 跨领域协作与沟通
   需将技术语言转化为业务需求，与开发团队、非技术人员高效沟通，同时具备行业知识（如医疗、金融）以精准定义训练目标。

5. 持续学习与问题解决
   AI技术迭代迅速，训练师需自学新技术（如大语言模型），快速定位数据偏差或模型缺陷，并积累细分领域经验（如方言处理、多模态数据）。

人工智能训练师是技术与业务的桥梁，技能需兼顾深度与广度，既要扎根算法与数据，也要拓展行业视野，才能在AI落地应用中创造价值。