本文通过分析BOSS直聘、智联招聘等平台上百份AI大模型相关招聘信息揭示了当前AI就业市场的现状和技术趋势。大模型及其应用方向的招聘需求旺盛但岗位要求趋向专业化复合型人才更受欢迎。热门岗位包括算法研究、AI工程/开发、AI产品/解决方案、Agent专项人才以及AI基础设施/运维。掌握Python、AI框架、LLM核心技术、Agent技术、工程化与部署、云计算平台及领域知识是关键。薪资待遇普遍较高但要求也更高。未来趋势显示Agent是风口应用为王算法工程能力需兼备LLM应用技术栈、基础设施能力和领域结合至关重要。建议打好编程基础拥抱LLM和Agent重视工程能力持续学习积累项目经验。研究方法简述首先简单说下我的方法。我主要关注了最近几个月发布的职位描述中明确提到‘AI’、‘大模型(LLM)’、‘AIGC’、‘智能体(Agent)’、‘自然语言处理(NLP)’、‘计算机视觉(CV)’、‘算法工程师’、‘机器学习’等关键词的岗位。来源包括大家常用的招聘平台和一些代表性公司的官网。需要强调的是这只是一个抽样分析目的是观察趋势和共性不代表绝对完整的市场全貌但足以给我们提供很多有价值的洞察。市场概览冰与火之歌从整体上看AI领域的招聘需求确实依旧旺盛尤其是在大模型及其应用方向。我们能看到无论是像字节、腾讯、阿里(蚂蚁)、华为、美团这样的互联网巨头还是商汤、旷视、科大讯飞这样老牌AI公司都在积极布局。同时很多垂直行业公司比如复星旅文做文旅暖哇科技做健康险晓隆科技做汽车配件海程邦达做物流和新兴创业公司比如LiblibAI做AIGC社区氦川科技小虎星选做AI招聘也在大力招聘AI人才试图用AI技术赋能自身业务或开创新赛道。甚至一些咨询/外包公司(如凯捷、外企德科) 也在招聘AI架构师和开发工程师服务他们的客户。但是‘火热’之下我们也能看到一些‘卷’的迹象。很多岗位的要求非常具体和深入不再是泛泛的‘懂AI’就行。‘专才’和‘复合型人才’的需求越来越明显。那么具体哪些方向更热呢我们接着看。岗位深度解析算法岗 vs 工程岗基础层 vs 应用层过去大家可能觉得AI算法但从这次的JD分析来看情况正在发生变化。我大致把热门岗位分了几类算法研究类这类岗位依然存在尤其是在大厂和AI公司研究院比如科大讯飞的多个方向NLP/语音/视觉/AIGC/工业AI的AI研究算法工程师商汤的智能驾驶感知静态模型算法专家、多模态大模型研究员字节跳动的大模型智能体研究员。他们更侧重前沿技术探索、模型创新和优化。要求通常是硕士起步博士优先有顶会论文是加分项。AI工程/开发类这是目前需求量非常大的一类。他们负责将算法落地、优化性能、构建系统。比如腾讯的AI工程架构师、AI数据工程师、AI Agent后台开发工程师美团的大模型应用后端工程师字节的AI后端开发工程师商汤的C软件工程师智能座舱。这类岗位非常看重编程能力Python是必备很多也要求C/Java/Go、系统设计能力、分布式经验、以及对AI框架和工具的熟练运用。AI产品/解决方案类随着AI应用的深入这类角色也越来越重要。他们需要懂技术、懂业务、懂用户。例如珍岛集团的AI智能体解决方案专家浩鲸科技的智能体解决方案经理雷度网络和华为云计算的AI产品经理字节的AI智能体商业化产品运营腾讯的多个AI产品经理岗。他们需要对接客户、挖掘需求、设计产品、推动落地。Agent专项人才智能体Agent是这次分析中出现频率超高的词很多公司专门设立了Agent相关的岗位比如华为的AI智能体专家创昱达信息的ai智能体工程师蚂蚁的PaaS智能体平台研发专家和AI搜索智能体算法工程师精英世家的智能体算法工程师嘉兴千易的AI智能体开发coze工作流搭建。这表明构建能自主完成任务的AI Agent已成为行业热点。AI基础设施/运维类大模型的训练和推理离不开强大的基础设施。因此像旷视的AI平台K8sSRE运维工程师商汤的云原生容器平台架构师、底层网络架构师腾讯的AI大模型SRE工程师这样的岗位需求也很稳定他们负责K8s、容器、网络、存储、计算资源的运维和优化。那么大家关心的**基础层模型训练、算法研究vs 应用层模型应用、Agent开发**的需求比例呢从我分析的这批JD来看虽然基础研究和模型优化的岗位依然重要特别是在头部公司和研究机构但应用层开发的需求似乎更为旺盛。大量的岗位集中在如何利用现有的大模型可能是开源的也可能是自研的结合业务场景开发出实际的应用和智能体。这可能意味着行业发展到当前阶段大家越来越关注如何让AI技术真正产生商业价值解决实际问题。当然应用层的繁荣也离不开底层模型的不断进步和基础设施的支撑这是一个相辅相成的过程。技能点大揭秘哪些技术栈最抢手了解了热门岗位那这些岗位具体需要哪些技能呢我把JD里反复提到的技能点做了个梳理。**编程语言**Python毫无疑问是绝对的核心几乎所有算法和大部分工程岗位都要求精通。其次C在性能优化、底层开发、嵌入式中依然重要。Java和Go在后端服务开发中需求也很大。前端岗位则需要JavaScript和相关框架。**AI框架与库**PyTorch和TensorFlow是深度学习框架的两大巨头基本是算法岗标配。应用层开发则高度关注LangChain、LlamaIndex、Dify、Coze等Agent开发框架。**LLM核心技术**大模型(LLM)原理的理解是基础。Prompt Engineering提示词工程、RAG检索增强生成、Fine-tuning微调、模型评估是应用和优化LLM的关键技能在大量JD中出现。**Agent技术**智能体(Agent)设计、多智能体协作、任务规划、工具调用等是Agent岗位的核心要求 (如字节跳动多智能体框架研发工程师**[source: 33]蚂蚁PaaS智能体平台研发专家要求多Agent编排[source: 1]**)。**工程化与部署**Docker、Kubernetes (K8s)是云原生部署的标配。API 设计与开发 (RESTful/gRPC)、微服务架构、消息队列 (Kafka/RocketMQ)、数据库 (SQL/NoSQL/向量数据库)、CI/CD等是AI工程岗位必备的技能。云计算平台熟悉至少一种主流云平台AWS, Azure, 阿里云, 华为云等的操作和部署经验是很多岗位的要求或加分项。**领域知识**NLP自然语言处理和CV计算机视觉是两大基础应用领域。多模态技术结合文本、图像、语音、视频是当前的热点如腾讯QQ多模态大模型算法工程师**[source: 21]商汤多模态大模型研究员[source: 5]。同时将AI应用于特定行业如游戏、电商、金融、自动驾驶、医疗**等的经验也非常受欢迎。Python, PyTorch, LLM, Agent, RAG, LangChain, Docker, K8s, API, C, Java, Go, NLP, CV, Cloud这些词会非常醒目。这清晰地告诉我们现在的AI人才既要有扎实的算法理论基础也要有强大的工程实践能力并且需要紧跟大模型和Agent这些最新的技术浪潮。薪资待遇真的遥遥领先吗聊完了技术我们来谈谈大家最关心的——钱。AI行业的薪资确实普遍处于较高水平但不同岗位、经验、公司、城市的差距还是挺大的。从我收集到的数据来看这里展示的是月薪很多岗位还有年底奖金或标明了14-16薪入门级/实习生/非核心岗位可能在10K - 20K范围。例如Coze工作流搭建是10-15KAI产品经理可能是偏执行层是12-18K大模型算法实习生是8-9K大模型算法是10-11K。2025毕业生的 大模型工程师是14-17K·14薪。有经验的工程师/算法岗主流范围可能在20K - 50K。例如AI智能体解决方案专家是20-40Kai智能体工程师是15-30K智能体算法工程师是20-40Kai算法工程师是15-20K高级算法工程师是30-55K·14薪强化学习研究员是40-50KPython/Go开发工程师在17-22K左右AI架构师是25-35K·13薪。资深专家/架构师/大厂核心岗位可以达到40K - 70K 甚至更高。比如智能体记忆软件开发工程师是30-50K·15薪大模型应用后端工程师是40-70K·15薪PaaS智能体平台研发专家是45-60K·16薪AI搜索智能体算法工程师是35-60K·16薪。AI智能体专家更是开到了50-80K·14薪。大模型算法工程师30-60K·16薪。资深大模型算法架构师薪资未标明但预计会很高。可以看到薪资范围非常广。影响因素很多包括工作经验、技术栈的稀缺性比如顶尖的Agent专家或优化专家、公司实力和所处赛道、以及城市等等。总的来说有经验、能落地、掌握核心技术的AI人才薪资是相当可观的。但也要注意高薪背后往往是高要求和高压力。很多JD都提到了需要‘抗压能力强’、‘自我驱动’、‘快速学习’。总结 未来趋势展望好了分析了这么多JD我们来总结一下当前AI大模型领域的几个关键趋势和求职要点Agent是风口应用为王需求从单纯的模型研究向模型应用和智能体构建大规模迁移。能利用LLM解决实际问题、创造业务价值的岗位非常热门。算法工程两手都要硬纯粹的调参侠或只懂理论的算法工程师越来越难市场需要既懂模型原理又能动手写高质量代码、设计系统、完成部署和优化的复合型人才。强大的软件工程能力变得前所未有的重要。LLM应用技术栈需掌握除了传统的机器学习/深度学习知识RAG、Prompt Engineering、Fine-tuning、Agent框架 (LangChain/Dify等)、向量数据库等围绕LLM应用的技术栈需要重点学习和实践。**基础设施能力是基石**云原生技术Docker, K8s、分布式系统、性能优化等基础架构能力对于支撑大规模AI应用至关重要相关人才需求稳定。领域结合是关键AI技术最终要服务于具体场景。将AI能力与特定行业如电商、金融、游戏、医疗、自动驾驶等结合的经验会让你更具竞争力。对于想进juan入ru或正在juan这个领域发展的朋友们我的建议是打好编程基础Python是必须的根据方向可能还需要掌握C/Java/Go。数据结构、算法、操作系统、网络这些计算机基础知识永远不会过时。拥抱LLM和Agent主动学习大模型原理动手实践Agent开发框架尝试构建自己的AI应用Demo。重视工程能力学习Docker、K8s了解部署流程关注代码质量和系统性能。持续学习AI领域技术迭代太快了保持好奇心和学习能力是关键。多看论文、多逛社区、多动手实践。项目经验说话理论学得再多不如一个能展示你能力的实际项目。无论是参与开源项目还是自己动手做的小应用都能为你的简历加分。结尾OK以上就是基于近期招聘信息对AI大模型就业市场的一些分析和解读。希望能给大家提供一些参考。总的来说AI大模型领域机遇与挑战并存。市场需求旺盛但也对人才提出了更高的要求。关键在于找准方向持续学习不断提升自己的综合能力。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取