若说前两年汽车与新能源行业凭借政策红利与市场需求强势领跑，那么2026年的行业舞台上，人工智能（AI）无疑是独一档的“顶流”。从技术突破到产业落地，AI正以席卷之势重构各行各业，而这场浪潮，也为2026届高校毕业生铺就了一条充满机遇的求职新赛道。

一、企业集体“All In AI”，招聘市场热度飙升

当下，“全力布局AI”已不再是科技企业的选择题，而是关乎未来发展的战略必答题。无论是深耕互联网多年的巨头，还是聚焦AI领域的创新企业，都在加速推进AI技术研发与应用，随之而来的是对相关人才的迫切需求——AI赛道的市场增量肉眼可见，而增量背后，正是海量的岗位缺口。

对2026届毕业生而言，无论本科或硕士阶段就读的是计算机、电子工程，还是中文、市场营销、管理学，将AI方向的企业与岗位纳入求职规划，都将成为提升竞争力的关键一步。毕竟，在行业爆发期进入赛道，不仅能获得更多职业成长机会，更能提前掌握未来职场的核心技能。

从今年的招聘动态来看，企业对AI人才的渴求已进入“白热化”阶段：

• 7月8日，百度一次性发放超4000份校招offer，其中AI相关岗位占比高达90%，涵盖大模型研发、AI应用开发、智能交互设计等多个方向；
• 8月4日，字节跳动开放5000余个校招岗位，AI算法工程师、AI产品经理等职位一经上线便吸引大量投递；仅隔一天，阿里巴巴便发布7000余岗位的招聘计划，AI类岗位占比超六成，重点招聘机器学习、自然语言处理等领域人才。

图源：百度招聘公众号

除了互联网大厂，AI垂类企业与知名科技公司也纷纷加入校招“抢人战”，为毕业生提供了更多元的选择：

• 科大讯飞2026届校招打破常规，面向2024-2026届毕业生开放跨三年招聘通道，岗位覆盖AI研发、大数据分析、AI产品经理、测试工程师、AI营销策划等，兼顾技术与非技术方向；
• 墨芯2026届秋招聚焦AI核心技术领域，热招大模型训练与优化工程师、AI软件开发工程师、ASIC芯片设计工程师等岗位，主打“技术深耕型”人才培养；
• 火山引擎2026届校招则覆盖研发与非研发两大板块，开放7类研发岗位（如AI算法、云计算开发）与6类非研发岗位（如AI解决方案顾问、市场运营），工作地点涵盖北京、上海、广州、深圳、杭州、成都6座核心城市，满足不同毕业生的地域需求。

二、大厂AI岗位招聘偏好：专业能力是核心，跨学科与热情成加分项

在AI人才竞争中，大厂凭借资源优势与发展平台，仍是多数毕业生的首选目标。而从大厂的招聘条件中，我们也能清晰看到AI领域的“人才画像”。

以腾讯混元大模型2026届秋招简章为例，其对人才的要求极具代表性。首先，扎实的专业能力仍是首要筛选标准：无论是代码编写能力（如熟练掌握Python、C++等编程语言），还是复杂算法的分析与优化能力（如机器学习算法、深度学习框架应用），都是面试官重点考察的内容——毕竟，AI技术的落地离不开底层技术能力的支撑。

图源：腾讯招聘公众号

其次，随着AI技术从“实验室”走向“产业端”，跨学科知识储备正成为重要竞争力。如今，AI已在医学（如AI辅助诊断）、法律（如智能合同审查）、教育（如个性化学习推荐）、金融（如智能风控）等领域广泛应用，若毕业生能在掌握AI基础的同时，了解某一垂直领域的业务逻辑（如医学背景学生熟悉临床数据特点，法律专业学生懂合规要求），将更受企业青睐——这类“AI+行业”的复合型人才，能更快推动技术与业务的融合。

此外，腾讯混元的招聘简章中还特别提到，对AI技术的兴趣与长期热忱也是考察重点。AI行业技术迭代速度快，需要从业者保持持续学习的动力，而内在的兴趣往往是坚持深耕的关键。面试官会通过提问“关注过哪些AI技术突破”“是否尝试过AI项目实践”等问题，判断候选人对行业的关注度与投入度。

三、文科生别慌！AI岗位不止技术岗，这些方向同样有机会

提到AI岗位，很多人会先入为主地认为“这是理工科学生的专属”，文科生、管理类学生似乎与这个行业绝缘。但事实上，AI行业的岗位架构并非只有“技术岗”，其完整的产业生态需要不同专业背景的人才共同支撑——行业虽新，岗位逻辑仍延续了传统产业的“底层技术+中层运营+顶层职能”结构，文科生完全能找到适合自己的位置。

具体来看，AI行业的岗位可分为四大类，不同专业的毕业生都能找到匹配方向：

1. 底层技术岗：包括AI研发工程师、算法工程师、大数据分析师等，这类岗位是AI行业的核心，占比通常在50%以上，主要面向计算机、数学、电子信息等理工科专业学生，对技术能力要求较高；
2. 市场运营岗：好的AI技术与产品，需要通过专业的市场推广与运营触达用户。这类岗位包括AI产品运营、AI市场策划、用户增长（针对AI应用）等，适合市场营销、广告学、传播学、中文等专业学生——比如，AI教育产品的运营需要懂教育场景与用户需求，AI医疗产品的市场推广需要具备一定的行业沟通能力；
3. 商务与项目岗：AI行业的客户以B端企业为主（如企业采购AI客服系统、AI数据分析工具），因此项目经理、AI解决方案顾问、销售经理等岗位需求旺盛。这类岗位需要对接客户需求、协调内部资源、推进项目落地，适合管理学、工商管理、国际贸易等专业学生，重点考察沟通能力与项目统筹能力；
4. 职能支持岗：与其他行业一样，AI企业也需要设计、行政、人力资源、财务等职能部门的支持。比如，AI产品的UI/UX设计需要设计专业学生，AI团队的人才招聘需要人力资源专业学生，这些岗位虽不直接涉及AI技术，但却是企业正常运转的重要保障。

四、给2026届毕业生的建议：抓住AI红利，提前规划职业路径

面对AI行业的爆发式增长，2026届毕业生无需因“专业不匹配”而焦虑，更应主动抓住这一时代红利。将AI方向岗位纳入职业规划，不仅能获得更可观的薪酬（目前AI相关岗位的起薪普遍高于传统行业），更能从“参与者”的视角理解AI技术的发展逻辑，从而缓解“未来岗位是否会被AI取代”的焦虑——当你身处行业之中，就能更清晰地判断技术趋势，提前提升不可替代的核心能力。

最后，建议毕业生在求职前做好两方面准备：一是了解目标企业的AI业务方向（如大厂的AI布局侧重、垂类企业的核心产品），针对性打磨简历；二是若想转行AI非技术岗，可通过线上课程、实习等方式补充AI行业基础知识（如了解常见的AI技术术语、行业应用场景），提升求职竞争力。

希望每一位2026届毕业生都能在AI浪潮中找到属于自己的机会，早日拿到心仪的offer！

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

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！

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2、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。

3、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。

4、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。

5、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。

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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