人工智能训练师是指负责使用机器学习或深度学习等技术进行算法模型训练的专业人士。他们通常具有深厚的数学、计算机科学和统计学知识，以及丰富的数据分析和建模经验。

人工智能训练师的主要工作包括：

1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、归一化、特征提取等处理，将其转化为适合算法训练的格式。

2. 模型选择：根据任务需求和数据特点，选择合适的算法和模型结构，如决策树、神经网络、支持向量机等。

3. 模型训练：使用已经处理好的数据对所选定的模型进行训练，并通过调整超参数等手段，不断优化模型的性能。

4. 模型评估：使用测试数据集对已经训练好的模型进行评估，了解其泛化性能和效果，并进行复杂度分析、可解释性分析等。

5. 模型部署：将训练好的模型部署到实际应用场景中，对新的数据进行分类、预测、推荐等任务。

总之，人工智能训练师是人工智能技术发展过程中极其重要的角色，他们的工作可以提高算法的准确性和效率，从而推动人工智能技术的发展。