AI大模型岗位确实在增长,但集中在高端领域,要求系统架构与落地能力等复合技能。资本投入形成技术寡头格局,AI自动化中低端工作,导致"顶层更顶,底层更卷"的就业结构。普通CS学生面临"没有为你设岗位"的困境,需通过系统学习提升核心竞争力,才能在AI时代立足。


虚假的岗位增涨

AI岗位不是没增长,而是长在了非常上游的位置,比如:

基础模型团队: 设计Transformer结构LLM scaling、multi-modal alignment.这些都是大厂核心组在做,而且后面还会持续做,原先的A16小龙在这儿可能都快死了。

Infra团队: 负责算力调度、并行训练框架multi-GPU memory优化,面试可能一问就是你有没有写cuda,以及干卡调度的经验,这不是在放屁嘛。

Al product团队: 基于大模型构建RAG系统、agent平台、对话插件系统等,拿着公司的私有数据finetune model去解决具体落地问题。

在国外这些人叫appliedscientists,讲道理我感觉这个岗位应该算是目前最好找到的工作了。

可能在现在这个时代,能有1篇主会甚至只有一个finding或者short paper都有机会上岸。

这些岗位共同特征是: 不仅要会写代码,更要能理解系统结构、知道怎么落地、怎么调研设计、怎么平衡latency和效果、怎么scale到上线。

它需要的不是“编程技能’而是“抽象+架构+调度+决策”能力。而这些能力恰恰不是一两年内速成的,通常得:

211/985计算机本科,硕士,甚至博士的才会有这样的需求,而且如果你不是核心组的phd,这些都可能不一定能碰得到。

大厂infra或算法团队实习(硕导和博导暑假不放人直接寄)

能在极快的节奏下自学并实现SOTA模型(很多岗位直接要求你复现LLaMA3级别的paper,对模型架构对于面试者要求很高)。

我知道字节的seed团队对于LLM岗位的要求就是能手搓GRPO,DPO,PPO那些,并且还让你说出很多非常细节的东西,xAl,Meta的GenAl组也会要求手推diffusion的,code-面就是1-2个小时。

所以不是不给你岗位,而是岗位根本不设在你这个level上。

钱烧到哪儿去了?

你看到的“几十亿融资”或“大模型烧钱”,主要花在了下面这几块:

基础投入,包括GPU采购(A100/H100/GB200),数据标注、过滤、对齐;训练框架、分布式优化器的搭建。

从Google DeepMind/Meta FAIR 挖人年包百万美金起,招顶会一作的PhD做tokenizer、optimizer、alignment工程研究前沿试错,做10种MOE结构、100组超参组合、跑上万小时试出来的最优策略。

每失败一次就是几十万美金成本,成功的团队吃下整个蛋。这不是大众化工程,这是资本在打AI时代的“高维战争”。

所以你会看到,基础研究岗位的确在爆发但要求高到离谱;中低端岗位在萎缩,因为AI反而在自动化掉原本需要人力的部分。

集中的寡头

我们常以为AI浪潮像“工业革命”“互联网浪潮”那样,能带来全面的就业增长,但这一波更像是“技术寡头崛起”:

模型能力集中在少数几家(OpenAl、Google、Meta、Anthropic)Infra平台集中(NVIDIA、Azure、AWS)应用生态被少数大公司定义(Copilot, Gemini, Claude)

而中小公司(包括这波误以为自己能吃到AI风头去做这个方向,想吃红利的,都极其有可能成为牺牲品,我没在说现在的AI几小龙),他们不是没有AI愿景,而是烧不起训练费用,靠开源玩点边角料。

不是不想雇人而是自己都在用GPT写代码,没那么多初级岗位需求。所以你看到的,不是“岗位减少而是“岗位更集中、更高门槛、更加封闭”一些startup。

比如说做数字人的,就会发现技术发展实在太快了,他们找的人才刚学会GAN,就出现的image diffusion,然后是video diffusion,公司里那些卡可能连inference都养不起,拿上被新的公司拿着新的技术超越

普通CS学生,被“技术民主”的幻觉误导了

很多学CS的学生一直有个信念: “技术是最公平的,掌握了能力就有出路。”但AI时代打碎了这个幻觉。

技术不是不民主了,而是大模型让上层变得更强,下层工作变得更自动化:然后那些能用LLM做系统整合的人更吃香,只懂调包的人更边缘;项目不需要10个写模块的人,只要2个能驾驭整个pipeline的人。

普通CS学生现在面临的困境,不是“没有岗位”,而是“没有为你设岗位”。我很看衰SDE和数据分析的岗位。

如果你尝试过用Claude,GPT40以及copilot那些工具就会发现他们比你更加熟悉基础的语法,上手一种语言更加迅速往往原先你要写几十个小时才能完成的代码,他们可能在你手上几轮迭代就差不多完成了。

也就是半个小时,1个小时的事儿。说到底,AI浪潮没有带来“中间层”的广泛就业,只让“顶层更顶,底层更卷”。

那普通人该怎么办?

这个问题我回答不了,我就是那个普通人如果你是一个被AI卷到的人,希望你能尝试在使用它上面比其他人更加熟练,也许这样就能带来更多优势了?

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行业趋势洞察:

  • 转型加速: 传统IT岗位面临转型压力,拥抱AI技术成为关键。
  • 人才争夺战: 拥有3-5年经验、扎实AI技术功底真实项目经验的工程师,在头部大厂及明星AI企业中的薪资竞争力显著提升(部分核心岗位可达较高水平)。
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