AI训练师是AI模型高效运转的核心支撑，需具备多领域综合知识，聚焦模型训练全流程，核心知识体系简洁且实用，具体如下：

先是AI基础理论知识。需掌握机器学习、深度学习核心概念，了解神经网络、算法原理等基础内容，无需深入研发，但要能清晰理解模型训练逻辑，区分监督学习、无监督学习等不同训练模式，适配不同场景的训练需求，为后续操作奠定基础。

其次是数据处理知识。数据是训练的核心，需掌握数据采集、清洗、标注、筛选的方法，能识别无效、冗余数据，规范标注标准，确保数据准确性和完整性。同时了解数据隐私保护相关规范，规避数据使用风险，保障训练数据合规可用。

再者是工具应用知识。熟练使用常用标整工具参数，高效完成数据标注、模型调试辅助等工作，提升训练效率。注工具、数据处理工具，掌握模型训练辅助工具的基础操作，能根据训练需求调

然后是行业场景与沟通知识。需熟悉所负责领域的行业规则，比如客服、教育等场景的话术逻辑、需求要点，让训练出的模型贴合实际应用。同时具备良好的沟通能力，能对接技术、产品等相关人员，精准传递训练需求，反馈模型问题并配合优化。

此外，还需具备问题排查和学习能力，能快速定位训练中的基础问题，及时调整训练策略，同时紧跟AI技术更新节奏，持续补充新知识，适配模型迭代需求。