初级AI训练师主要负责标注和整理数据，以供机器学习模型进行训练。

在人工智能领域，数据是模型训练的基础。初级AI训练师的工作主要集中在数据预处理阶段，具体包括以下几点：

1. 数据标注：为原始数据添加标签，帮助模型理解数据的含义和分类。这可能涉及图像标注、文本分类、语音识别等任务。

2. 数据清洗：识别和纠正数据中的错误、缺失或重复信息，确保数据质量。这包括删除无效数据、填补缺失值和纠正格式错误。

3. 数据增强：通过生成额外的数据点来增加数据集的多样性和大小，从而提高模型的泛化能力。这可能涉及图像旋转、缩放、翻转等技术。

4. 数据整理：将数据集组织成适合模型训练的格式，包括将数据划分为训练集、验证集和测试集，以及创建特征向量和标签向量。

5. 模型监控：在模型训练过程中，监控模型的性能指标，如准确率、召回率和F1分数，并根据需要调整数据集或模型参数。

6. 文档编写：记录数据预处理过程、模型训练过程和结果分析，以便其他团队成员理解和复现工作。

通过这些工作，初级AI训练师为高级AI训练师和数据科学家提供了高质量的数据集，使他们能够开发和优化机器学习模型，从而推动人工智能技术的发展和应用。