本文围绕人工智能发展展开，阐述了其带动相关领域人才需求增长，着重介绍了数据标注岗位招聘需求大增、人工智能训练师职业受关注以及跨界求职者涌入，还提及了大模型标注工作和医疗类大模型标注的严格要求等内容。
在当今科技飞速发展的时代，人工智能正以前所未有的速度向前迈进。其快速发展的态势，直接导致了相关领域对专业人才的需求呈现出大幅增长的趋势。
来自招聘平台的数据为我们揭示了这一现象。今年二月份，在招聘市场上，算法工程师、机器学习、深度学习等岗位的招聘量与去年同期相比，出现了显著的增加。值得特别关注的是，数据标注岗位的招聘需求更是同比增长超过了50%，这一数据充分显示了该岗位在当前人工智能领域的重要性和紧迫性。
目前，人工智能训练师这一职业主要从事的是标注类工作。随着市场对人工智能相关服务的需求急剧增加，这个职业吸引了众多来自不同行业的跨界求职者。他们纷纷涌入这个新兴领域，希望能够在人工智能的浪潮中找到自己的发展机会。与此同时，这也带动了相关职业培训的火爆。
在广东深圳的一家AI训练师培训机构里，我们可以看到一幅热闹的景象。前来上课的学员来自各行各业，他们怀揣着对新职业的憧憬和期待，在这里努力学习相关技能。
该培训机构的校长刘美芳分享了一个令人惊喜的情况：“比如9点开放简历，我们同学一个小时之内可以接收到10多个回复，很多HR（人力资源部门）主动向他们打招呼，都不需要去投递。”这足以说明市场对人工智能训练师的需求之旺盛。
黄培慧解释了大模型能够准确回答顾客提问的原因。原来，在前期已经给大模型输入了1000多条相似的问句。对他们而言，筛选顾客向客服人员提问的过程，实际上就是在做“标注”。而这些“问句”，也就是“数据”，也被称作“语料”。
在众多的大模型中，医疗类大模型作为专业度极高的垂类模型，对数据的标注要求极为严格。为了确保数据的安全和准确，这类大模型的训练必须由医生等专业人士进行把关。只有这样，才能保证医疗类大模型在实际应用中的可靠性和有效性。
人工智能发展带动相关岗位人才需求增长，数据标注岗位和人工智能训练师职业受到关注，跨界求职者涌入并推动了职业培训发展。同时还介绍了大模型标注工作的原理以及医疗类大模型标注需专业人士把关，体现了人工智能领域不同岗位的特点和要求。
