近三年来，AI行业的“人才角逐战”早已突破单纯“招揽人才”的初级阶段，对于头部科技企业而言，这场人才争夺已升级为决定未来市场地位与技术突破的关键战略布局。随着生成式AI技术的快速迭代与各行业数智化转型的深入推进，企业对AI人才的需求不再局限于基础技术能力，更偏向具备跨领域实践经验与创新思维的复合型人才。

脉脉最新发布的《2025年AI人才流动报告》用详实数据印证了这一趋势：2025年AI领域人才市场呈现“高需求、高增长、高薪资”的“三高”特征，全年新发岗位数量同比增幅超10倍，其中算法类人才供需矛盾尤为突出，部分核心岗位出现“5岗争2人”的紧张局面，人才缺口持续扩大。

算法人才成大厂“必争之地”，薪资涨幅领跑全行业

《2025年AI人才流动报告》清晰呈现了AI人才市场的火热态势：2025年7月单月，AI相关新发岗位数量较2024年同期暴涨10倍以上，薪酬水平也随之稳步提升。2025年1-7月，AI领域新发岗位平均月薪达到61475元，较2024年同期的58921元增长4.33%，显著高于全行业平均薪资涨幅（2.1%），薪资优势进一步凸显。

从企业招聘活跃度来看，2025年AI新发岗位量TOP20企业呈现“互联网大厂领跑+垂直领域巨头崛起”的双轨格局。字节跳动凭借在大模型研发、AI应用落地等领域的持续投入，以29.83的招聘指数位居榜首；小红书（18.32）、阿里巴巴（12.25）紧随其后，二者分别在内容生态AI化、电商智能推荐领域加大人才储备。值得关注的是，MiniMax（3.55）、小鹏汽车（2.88）、自变量机器人（2.44）、大疆（2.41）等垂直赛道企业也凭借细分领域的技术需求跻身榜单，成为AI人才争夺的重要参与者，尤其在自动驾驶算法、工业机器人AI控制等方向招聘需求激增。

图源（每日经济新闻）

薪酬榜单上，跨国企业与科技巨头的“高薪优势”尤为明显。微软以新发岗位平均月薪90345元位居第一，其AI研究院、大模型应用开发等岗位对高端人才的吸引力极强；阿里巴巴全资子公司平头哥（89760元）、跨境电商平台Wish（85371元）分别位列第二、第三，前者聚焦AI芯片与算法协同优化，后者侧重跨境电商智能风控与推荐算法。此外，京东、比亚迪、华为、小米等企业的AI相关岗位平均月薪集中在6.5万-6.8万元区间，自变量机器人、Momenta等垂直领域企业也凭借技术稀缺性进入高薪企业榜TOP20，充分说明无论是综合型大厂还是细分赛道龙头，都愿意为优质AI人才支付“溢价薪资”。

图源：（每日经济新闻）

某头部互联网大厂HR在采访中透露：“当前各行业数智化转型进入深水区，生成式AI在内容创作、企业服务、工业制造等领域的产业化应用，进一步放大了AI人才缺口。同一技术岗位中，掌握大模型微调、AI应用开发能力的候选人，比仅具备基础算法能力的候选人年薪差距可达8万-12万元，部分核心岗位甚至出现‘薪资无上限’的招聘情况。”

算法岗位成AI招聘“核心引擎”，垂直场景人才更紧缺

《2025年AI人才流动报告》明确指出，算法类岗位是驱动AI领域招聘需求增长的“核心引擎”，其岗位数量、薪资水平、紧缺程度均位居AI相关岗位首位。

在2025年AI热招岗位TOP20中，超50%的岗位与算法直接相关，其中“大模型算法工程师”以94.16的招聘指数高居榜首，成为企业招聘的“香饽饽”——该岗位要求候选人具备大模型训练、微调、部署全流程经验，同时熟悉Transformer架构、注意力机制等核心技术，能结合业务场景解决实际问题。而在人才紧缺度TOP20榜单中，算法岗位更是“霸榜”：“搜索算法工程师”以0.39的人才供需比（即5个岗位仅2名合格候选人）成为AI领域最紧缺岗位，其次是广告算法、推荐算法等岗位，供需比均低于0.5。

从岗位类型来看，搜索算法、广告算法、推荐算法作为互联网电商、内容平台、社交软件的“业务核心支柱”，直接影响企业的用户留存率与商业化变现能力，因此这类岗位的招聘需求常年保持高位；与此同时，具备垂直场景“know-how（专业知识）”的算法人才缺口更为突出——例如语音识别算法工程师需熟悉方言识别、噪声抑制等细分技术，音视频算法工程师需掌握超高清视频压缩、实时流媒体传输等能力，营销算法工程师需理解用户画像构建、精准投放策略等业务逻辑，这类结合“技术+行业经验”的复合型人才，往往需要企业通过长期培养或高薪挖猎获取，短期内难以满足市场需求。

在高薪岗位榜单上，算法类岗位同样表现亮眼：除“AI科学家/负责人”以13.2万元的平均月薪断层领先外，大模型算法（68959元）、搜索算法（66720元）、广告算法（66649元）、AIGC算法工程师（65210元）等岗位均跻身TOP10，成为“高薪职业”的典型代表。值得注意的是，这些岗位的薪资不仅包含固定薪酬，还普遍附带股票期权、项目奖金等长期激励，部分企业还为核心算法人才提供“技术带头人培养计划”“独立项目决策权”等额外福利，进一步提升岗位吸引力。

此外，脉脉9月1日更新的“2025值得去AI雇主”排行榜显示，字节跳动（脉脉雇主指数78126）、腾讯（74345）、京东（72253）凭借完善的培养体系、广阔的技术平台、优厚的薪酬福利稳居前三。从榜单整体分布来看，互联网大厂仍是AI人才求职的“首选阵营”，蚂蚁集团、小红书、滴滴、拼多多、百度均进入前十，阿里巴巴位列第十一位，这些企业不仅在AI技术研发上投入大，还能为人才提供接触行业前沿项目的机会，成为吸引优质候选人的关键优势。

行业分析人士指出，当前AI人才已成为企业构建技术壁垒、抢占未来市场的“核心战略资源”。这场愈演愈烈的人才争夺战，不仅在重塑就业市场的薪资结构与岗位需求方向，更在推动AI技术向更细分、更实用的领域渗透——对求职者而言，掌握大模型、算法优化、垂直场景应用等核心技能，将成为解锁高薪职业之路的关键“钥匙”。

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。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

大模型入门到实战全套学习大礼包

1、大模型系统化学习路线

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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。

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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。

适用人群

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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