2025 就业市场：AI 应用层究竟什么是“硬通货”？

——6 个真实招聘案例拆开给你看

这两年，只要聊到 AI，大家都会问一个问题：

“我到底该学什么，才真的是就业市场上的硬通货？”

互联网上的答案很多：大模型、RAG、Agent、向量库、MLOps、AI Product……
听起来都挺重要，但如果不对着真实招聘需求看，很容易学成“知识 PPT 选手”。

这篇就不空谈概念，我会：

1. 先用一些数据看一下 2025 的 AI 招聘趋势；
2. 再拆 6 类具体 JD（中英文都有），看企业到底在招什么；
3. 最后总结出一个「AI 应用层硬通货能力矩阵」，顺带给一条适合普通开发者的实战路线。

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一、AI 招聘趋势：从“懂模型”变成“能落地”

先看几个事实：

• 全球范围内，带 “Generative AI / LLM / RAG” 技能标签的职位，从 2021 年的几十个增长到 2025 年的近万条，增速非常猛。Lightcast
• 一个由多家科技公司参与的 AI 人才报告显示，78% 的 IT 岗位现在都要求一定的 AI 相关技能，而在大模型、prompt 工程、GenAI 方面存在严重人才缺口。IT Pro
• 另一份 ICT 行业报告显示，增长最快的职位包括：AI/ML Engineer、NLP Engineer、AI Business Consultant 等，说明“技术 + 业务”复合型岗位正在暴涨。Fierce Network
• 关于 AI 技能需求的多份分析都强调：用 AI 解决实际业务问题的应用能力，比单纯算法研究更受欢迎。Futurense

一句话概括现在的趋势：

硬通货不再是“会写模型”，而是“能把大模型做成能赚钱/省钱的功能”。

下面我们直接看几类具代表性的 JD，你会更直观地感受到这一点。

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二、6 个真实招聘案例：企业到底在要什么？

案例一：高校科研机构的「AI 大模型应用开发工程师」

以复旦大学类脑智能科学与技术研究院近期的招聘为例：岗位是「AI 大模型应用开发工程师」。JD 里面写得很白：复旦大学

• 要求熟悉大模型原理，精通 Prompt 工程；
• 具备 RAG、Agent（如 Dify、LangChain、Rasa Pro）等实际开发经验；
• 至少精通一门主流开发语言：Java / Python / Go；
• 熟悉微服务架构（Spring Cloud）和 Linux；
• 有数据合规、多模态、RPA/工作流自动化经验者加分。

关键信号：

1. 学术机构都不再只招“做模型”的，而是要**“把模型做成应用”**的人；
2. RAG + Agent + 工作流已经写进岗位职责，不再是锦上添花；
3. 传统工程能力（微服务、Linux、后端开发）依然是地基。

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案例二：大厂的「知识库 RAG 后端工程师」

再看一家你肯定听过的公司——字节跳动的一个岗位：「知识库 RAG 后端工程师」。JD 中的要求包括：字节

• 掌握 Golang/Python/Java 中 1–2 门语言；
• 熟悉常见后端开发技术（Linux、RPC、缓存、消息队列等）；
• 负责知识库系统 & RAG 检索能力的后端开发。

配合国内一些 AI 学习路线文章，你会看到类似描述：
“腾讯、字节跳动等大厂招聘 JD 中，RAG 优化、Agent 开发、模型量化部署已成硬性要求。”

关键信号：

• 传统后端栈 + RAG 能力，是非常典型的“全栈大模型工程师”画像；
• RAG 不是实验室项目，而是知识库、搜索、客服等产品线的核心能力。

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案例三：量化公司的「大模型应用开发工程师」

量化机构 WizardQuant 的「大模型应用开发工程师」JD 非常典型：
WizardQuant

• “结合 AI Agent、RAG、MCP 等技术手段，实现大模型落地应用”；
• 参与大模型周边工具生态建设；
• 做模型应用的落地与工具链搭建。

关键信号：

• 在金融/量化这类强业务场景里，Agent + RAG 直接和“钱”挂钩；
• 招聘强调的是：如何让模型真正用在交易系统 / 研究支持里，而不是只写论文。

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案例四：国际咨询/科技公司的「GenAI / RAG Engineer」

国外很多 JD 提法不一样，但含义高度一致。

几个例子：

• Accenture 的 Generative AI Engineer：要求有创建 LLM 应用和平台的经验，覆盖 RAG、Prompt Engineering、模型评估、安全治理和 LLMOps。
• Publicis Sapient 的 AI Engineer（RAG systems）：强调要有构建 LLM/RAG 系统经验，熟悉 LangChain、LangGraph、LangSmith，了解 Agents。
• Oracle 的 AI/ML Specialist（LLM Applications, RAG, Agentic）：要求熟练使用 Python 和常见 LLM/RAG 库，理解企业安全与隐私合规。
• Stanford 的 AI Applications Engineer：明确写着要配置和优化 RAG 工作流，并且至少在生产环境里上线过 2 个 GenAI/LLM 项目。

关键信号：

• 亚洲、欧美的 JD 都在同时出现几个关键词：LLM apps、RAG、Agent、LLMOps/MLOps、安全治理；
• “生产环境的实际项目经验” 被当成硬性条件，而不是“有兴趣了解即可”。

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案例五：Agentic AI Engineer / AI Agent Engineer

如果说 2023–2024 的热词是 RAG，那 2024–2025 明显增加了一个：Agentic AI。

典型 JD：

• Adobe 的 AI Agent Engineer：负责设计、构建和维护智能 AI Agents，为企业带来自动化和业务价值。
• DocuSign 的 Agentic AI Engineer：要求有使用 LangChain、CrewAI 等框架构建应用或 Agent 的经验。
• SAP 的 (Senior) Agentic AI Engineer：负责从 PoC 到生产全周期的 agentic AI 服务设计与实现。
• Cotiviti 的 Senior AI Engineer：直接写着“参与 agentic framework 和 AI 平台的设计开发，负责实现与集成 AI agents”。

与此同时，媒体和培训机构也在大力宣传「Agentic AI 职业路径」「高薪 Agentic AI 岗位」。

关键信号：

• “Agentic AI Engineer” 不再是科幻，而是真实存在的一类岗位；
• 重点不在“聊天机器人”，而在：如何用 Agent 编排一串业务工具，真正自动完成任务。

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案例六：AI Product Manager / AI 产品岗位

不是只有纯技术岗在变，产品和业务岗位也在往 AI 靠拢。

• 一些 JD 模板里对 AI Product Manager 的定义：

  • 负责 AI 产品的策略、规划、交付；
  • 在技术能力和客户需求之间搭桥；
  • 关注模型表现、数据质量、伦理合规等。

• 比如 Scale AI 的 Generative AI Product Manager：

  • 为政企客户设计企业级 GenAI 解决方案；
  • 和高管一起制定产品策略，推动跨部门团队落地。

同时，一些 AI 职场讨论里会明确指出：AI PM 要懂模型、懂数据、懂 MLOps/LLMOps，同时能把复杂技术翻译成商业价值。

关键信号：

• “只会写 PRD”的 PM 很难在 AI 产品线里站稳脚；
• “懂业务 + 懂一点技术 + 懂 AI 能力边界”的 PM，正在变成一类非常值钱的角色。

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三、从这些案例里，抽出一份「AI 应用层硬通货能力矩阵」

综合上面各种 JD，可以把现在的“硬通货”概括成 4 大类，分别是：

1. LLM 应用工程能力：会把模型做成功能

几乎所有工程类 JD 都在强调：

• 会把 LLM 嵌入到产品：搜索、问答、知识库、Copilot、代码助手、文档助手等；
• 理解 Prompt 设计、上下文构造、工具调用（function calling）等常用套路；
• 有真实的“上线项目经验”，而不是只在本地跑过 demo。

👉 硬通货关键词：LLM apps、Prompt Engineering、RAG、Tools/Function Calling、Production。

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2. RAG / Agent / 工作流编排：能把 AI 和外部世界连起来

RAG 和 Agent 几乎成了高薪 GenAI 岗位的共同需求：([复旦大学人事处][5])

• RAG：

  • 设计向量检索、混合检索（BM25 + 向量）、重排序；
  • 做 chunk 策略、元数据设计、多数据源接入；

• Agent / Agentic AI：

  • 会让模型根据任务自行规划步骤；
  • 调用多个工具（API、数据库、RAG、工作流引擎）；
  • 处理重试、回退、结果验证等逻辑。

👉 硬通货关键词：RAG、Hybrid Search、Vector DB、LangChain / LangGraph / Dify、Agent / Agentic AI、Workflows。

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3. 数据 & MLOps / LLMOps：保证“不是 PPT 系统”

很多 JD 要求你能：

• 用 Python/Java 等把数据清洗、构建数据管道，保证模型输入靠谱；
• 理解容器化、CI/CD、监控、日志、A/B 测试这些工程实践；
• 在安全、隐私、合规上有基本意识（尤其是企业级 GenAI 系统）。

👉 硬通货关键词：MLOps、LLMOps、CI/CD、监控、容器化、安全 & 合规。

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4. 业务理解 & 软技能：让你不被“平台化”替代

多份关于 AI 岗位的报告都指出：
AI 岗位里，对“以人为中心的技能”的需求正在增加——设计思维、沟通、协作、领导力。

• AI Product / AI Business Consultant / Forward-Deployed Engineer 这类岗位，需要你：

  • 听懂业务需求；
  • 能和技术团队一起设计 AI 方案；
  • 能推动方案真正落地到生产环境。

👉 硬通货关键词：Business Understanding、Communication、Design/UX、Stakeholder Management。

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四、如果你是“普通开发者”，怎么把自己打造成这套硬通货？

结合前面的 JD 和市场数据，可以给出一个比较现实、且可执行的路线。

第一步：选一门主力语言 + 一个大模型应用框架

• 语言：Python / Java / Go / C# 任意一门你顺手的即可；
• 应用框架：比如 LangChain / LangGraph / Dify / LlamaIndex / 自家公司的编排平台。

目标是：

能做出 1–2 个完整的小型 LLM 应用（如文档问答、代码助手、小型知识库客服）。

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第二步：把一个 RAG 做“深”而不是“多”

挑一个具体场景：

• 比如“公司文档搜索”、“法条检索”、“论文助手”、“项目代码导航”等；

然后刻意训练自己：

1. 向量库 + BM25 混合检索；
2. 做合理的切块策略（按段落、标题、滑动窗口）；
3. 加一个简单的 Rerank 模块；
4. 支持多数据源（PDF、Markdown、数据库等）。

你可以对照上面那些 RAG 工程师 / 知识库后端工程师的 JD，自查：我的项目离他们要的要求还差什么。

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第三步：做一个简单但完整的 Agent 工作流

挑一个可以自动化的流程，例如：

• 自动整理日报 / 周报；
• 自动根据工单内容查知识库 + 查数据库 + 生成处理建议；
• 自动生成财报/经营分析摘要。

用任意一个 Agent 框架（LangGraph、CrewAI、Dify 等）实现：

• 任务拆解（可以是一连串工具调用）；
• 失败重试、超时处理；
• 最终把结果写入某个系统（Notion、飞书文档、自家业务 DB）。

做到这一点，你就和很多 JD 里的 “Agentic AI Engineer” 有了真正可对标的项目。

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第四步：刻意补一点工程化 & 软技能

工程化方面：

• 学会用 Docker 把服务打包部署；
• 至少会配置一个简单的监控（例如记录调用次数、延迟、错误率）；
• 简单了解一下权限 & 数据合规的基本原则。

软技能方面：

• 给自己的项目写一份像样的 README / 文档；
• 用一页 PPT 讲清楚：业务痛点 → AI 方案 → 效果指标；
• 这两件事会让你在面试里非常加分。

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五、结语：AI 应用层的终极硬通货，其实只有一句话

把上面所有 JD 和数据合在一起，其实可以归结为一句话：

“能把大模型和业务绑在一起的人，就是 AI 就业市场的硬通货。”

更具体一点：

• 大模型不是你简历上的一个名词，而是你项目里的一个模块；
• RAG 不是一个 buzzword，而是一整套“数据 → 检索 → 评估”的工程方案；
• Agent 不是炫酷的 demo，而是能真的帮业务省时间/省人力的自动化流程；
• 工程能力和软技能，让你做出来的东西不是“论文效果”，而是“生产系统”。

如果你已经有了一定的编程基础，现在开始围绕“LLM 应用 + RAG + Agent + 工程化 + 业务场景”去打磨 2–3 个像样的作品集，那么在接下来的 1–2 年里，你在 AI 应用层会非常有竞争力。