近年来，AI大模型领域可谓炙手可热。各大公司纷纷重金投入，高薪招聘AI人才的消息不绝于耳。但真正的AI大模型求职市场究竟如何？我们分析了数百份招聘JD，发现了一些令人惊讶的真相。

高薪背后：百万年薪与激烈竞争并存

AI大模型领域的高薪确实不是传说。DeepSeek为“深度学习研究员-AGI”岗位开出月薪8万至11万元，年薪最高可达154万元。不仅如此，核心系统研发工程师（校招）的薪金范围为6万至9万元，大模型全栈工程师的薪资范围为5万至8万元。

然而，高薪背后是日益激烈的竞争。脉脉发布的《2025年AI人才流动报告》显示，2025年1月至7月，AI新发岗位量同比增长超10倍，但简历投递量也暴涨了11倍。这意味着，虽然岗位数量在增加，但求职者的数量增长更快，竞争愈发激烈。

更令人警醒的是，AI领域正在形成“哑铃效应”——高端和低端岗位需求增加，而中端岗位被挤压。研究显示， generative AI对初级职位影响更大，主要表现为减少新聘人员而非裁员，而现有初级员工的晋升率反而提高。

技术门槛：不只是会编程那么简单

从我们分析的招聘JD来看，AI大模型领域的技术要求非常专业和精细。上海人工智能实验室招聘的多模态大模型算法工程师岗位要求候选人：

• 精通Python，熟悉PyTorch以及大模型主流训练推理框架
• 具备处理多模态数据（图像、文本、音频等）的经验
• 了解或具备使用多模态大模型进行训练与微调的实际经验
• 对数据质量敏感，具备构建和调优评测任务的能力

同样，滴滴的大模型策略产品经理岗位，除了要求2年以上AI产品经验，还期望候选人：

• 了解生成式模型技术原理和进展
• 熟练运用Prompt Engineering、Agent等模型能力
• 可以将大模型融入工作流
• 创作过 GPTs/智能体/Agents者优先

这些要求表明，AI大模型领域已告别“会用API就行”的初级阶段，进入了需要深厚技术功底和专业经验的阶段。

人才流动：41%的AI头部公司员工正在看机会

AI人才的流动性极高。脉脉平台数据显示，到2025年7月，有41.07%国内AI头部公司员工的求职状态为“正在看机会”，表现出明显的跳槽意向。这一比例远高于互联网行业14.65%的平均水平。

这种高流动性背后，是AI公司对人才的激烈争夺。华为、小红书、DeepSeek等多个大厂高管在脉脉的个人主页签名显示“长期招人”，HR和猎头也保持着近乎“分钟级”的活跃。

AI人才的互动与流动具有明显的圈层聚集效应。脉脉平台上AI相关的行业圈、同事圈、校友圈里，已聚集超过12万名AI人才，形成了高密度、专业化的信息交流场域。

岗位细分：从算法到应用，多元发展

算法岗位持续领跑

算法类岗位在AI领域招聘中占据核心地位。从热招岗位TOP20来看，过半岗位与算法强相关。“大模型算法”以招聘指数94.16高居热招岗位榜首。

在人才紧缺度TOP20的岗位中，“算法”岗位依然霸榜。其中，“搜索算法”成为AI领域人才稀缺度最高的岗位，人才供需比仅为0.39，相当于5个岗位争夺2个人才。

非技术岗位快速增长

值得注意的是，非技术岗数量同比增长7.7倍。2025年新经济领域对AI人才的需求全面上升，人才需求不仅仅局限在核心技术人才，产品经理、HRBP、品牌经理、运营经理等非技术岗位也涌现出大量机会。

应用型人才需求旺盛

除了高端算法人才，大模型应用型人才也备受青睐。上海人工智能实验室招聘的大模型应用算法工程师，要求候选人：

• 利用主流AI工具及开发框架，完成解决方案的产品原型开发
• 研究相关领域的大模型核心技术，包括知识与数据的建模与融合
• 负责垂直领域大模型的训练与优化
• 搭建并优化智能体系统，实现基于模型和算法的辅助决策与自动化

地域分布：一线城市主导，德企招聘引关注

从我们分析的招聘信息来看，AI大模型岗位仍然集中在一线城市。滴滴的岗位在北京，上海人工智能实验室的岗位在上海，而DeepSeek的招聘主要集中在杭州。

值得一提的是，一家全球初创公司也在德国斯图加特招聘LLM/ML工程师，该职位要求候选人在大型语言模型和检索增强生成方面拥有丰富的研究和实践经验，这表明AI大模型人才争夺已成全球现象。

学历要求：硕士成为入场券？

从招聘要求来看，学历门槛不容小觑。大连某公司招聘的大模型工程师岗位，明确要求硕士及以上学历。而上海人工智能实验室的多模态大模型算法工程师岗位，虽然未明确学历要求，但从职责描述来看，对候选人的研究能力和算法理解要求极高。

不过，也有例外。大连另一公司招聘的大模型平台开发工程师，只要求本科学历，但月薪范围在6001-8000元/月，远低于高端算法岗位。

技能图谱：技术深度与广度并重

核心技术能力

从数百份JD中，我们提炼出AI大模型人才的核心技能要求：

• 编程与框架：精通Python，熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习框架
• 大模型技术：熟练掌握大模型微调、RLHF、Prompt Engineering、RAG、Agent等关键技术
• 工程实践：熟悉Docker等容器技术，具备高效部署能力
• 数据处理：具备多模态数据处理经验，对数据质量敏感

附加技能

此外，一些岗位还要求：

• 前端技能：掌握可视化界面开发（如React/Vue）
• 后端技能：能处理高并发和稳定性优化
• 算法开发：能够实现算法功能开发及持续维护
• 团队协作：良好的沟通能力和团队合作精神

求职建议：如何在AI大模型竞争中脱颖而出

基于对数百份招聘JD的分析，我们为AI大模型领域的求职者提供以下建议：

夯实技术根基

AI大模型领域已过了概念炒作期，进入了扎实深耕的阶段。求职者需要：

• 深入理解原理：不仅要会用，更要理解大模型的底层原理和技术细节
• 积累实战经验：通过实际项目积累经验，特别是在大模型微调、RAG、Agent等热门技术方面
• 跟进前沿技术：持续追踪并关注最新算法前沿技术

构建项目作品

在简历中展示实际项目经验至关重要。可以考虑：

• 参与开源项目：发表高质量学术论文或参与过优秀开源项目开发维护者优先
• 创作AI应用：创作过 GPTs/智能体/Agents者优先
• 解决实际问题：在领域内知名比赛取得优昇成绩者优先

找准定位

根据自身背景和技能，找到合适的切入点：

• 研究型人才：可瞄准算法研究员等岗位，需要深厚的技术功底和研究能力
• 工程型人才：可朝向大模型平台开发工程师等岗位，需要扎实的工程实践能力
• 产品型人才：可考虑大模型策略产品经理，需要理解技术并能将其转化为产品价值

利用圈层资源

AI人才具有明显的圈层聚集效应，求职者应当：

• 加入专业社区：参与AI相关的行业圈、同事圈、校友圈
• 建立个人品牌：通过分享高质量内容，建立个人技术影响力
• 把握内推机会：关注MiniMax、趣丸科技等公司员工发布的内推信息

结语

AI大模型领域确实充满了机遇，高薪岗位层出不穷。但与此同时，竞争日益激烈，技术门槛不断提高，人才需求也更加精细化。求职者需要摒弃浮躁，深耕技术，找准自己的定位，才能在AI大模型的浪潮中立于不败之地。

对于那些真正热爱技术、愿意持续学习的求职者来说，AI大模型领域仍是一片广阔的蓝海，等待他们去探索和征服。毕竟，在这个日新月异的领域，唯一不变的就是变化本身，而能够适应变化、持续学习的人，终将获得丰厚的回报。

AI大模型从0到精通全套学习大礼包

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。

只要你是真心想学AI大模型，我这份资料就可以无偿共享给你学习。大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来，我也真心希望帮助大家学好这门技术，如果日后有什么学习上的问题，欢迎找我交流，有技术上面的问题，我是很愿意去帮助大家的！

如果你也想通过学大模型技术去帮助就业和转行，可以扫描下方链接👇👇
大模型重磅福利：入门进阶全套104G学习资源包免费分享！

01.从入门到精通的全套视频教程

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

​

02.AI大模型学习路线图（还有视频解说）

全过程AI大模型学习路线

​

03.学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

04.大模型面试题目详解

05.这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

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，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。

课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

如果说你是以下人群中的其中一类，都可以来智泊AI学习人工智能，找到高薪工作，一次小小的“投资”换来的是终身受益！

应届毕业生‌：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能 ‌突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓