“日薪5000元，年薪百万起步”，这些曾经只属于金融圈的词汇，如今正成为AI人才招聘市场的真实写照。

2025年，随着DeepSeek大模型热潮的推动，AI人才争夺战已超出传统边界，延伸至2026届高校毕业生招聘市场。百度、阿里巴巴、腾讯和字节跳动等大厂不约而同地加大AI岗位招聘力度，一场关于顶尖AI人才的“战争”，正在悄然上演。

一、 人才市场现状：AI成为高科技行业的“刚性需求”

近日，人力资源服务机构前程无忧发布《2026届校招市场AI人才需求报告》，描绘了一幅火热的AI人才招聘图景。

数据显示，近60%的高科技企业已将AI人才纳入核心招聘目标，其创新驱动发展的特性决定了对AI人才的刚性需求，这一比例远超金融业（40.1%）和专业服务业（26.7%）。

从招聘规模来看，“微量扩张”成为主流。65.8%的企业招聘AI相关应届生5人以内，招聘规模在5-20人的企业共占比27.1%，仅有7.1%的企业招聘AI相关应届生人数超过20人。

这反映出多数企业对AI人才的需求仍处于培育和试点阶段，但部分头部科技企业和数字化转型领先的传统企业已开始规模化布局AI人才储备。

AI正在重构应届生岗位图谱，技术含金量决定需求弹性。调查显示，近六成企业对AI技术研发类岗位应届生需求有所增长，35.6%的企业对技术支持类岗位应届生需求有所上升，而20.3%的企业缩减基础客服等标准化或重复性岗位应届生编制。

二、 薪资透视：大模型算法工程师月薪中位数领跑

大模型浪潮下，AI技术研发类岗位薪酬中位值较高。

前程无忧人力资源调研中心的数据显示：

• 大模型算法工程师以24760元/月的中位薪酬领跑
• 深度学习工程师（24466元/月）
• 自然语言处理工程师（24378元/月）

多模态算法工程师、自动驾驶算法工程师、机器学习工程师、推荐算法工程师薪酬中位值均超过23000元/月。

支持性岗位如AI测试工程师（13621元/月）和AI数据训练师（8513元/月）与核心技术岗位的薪资存在显著差距，凸显行业对高端技术人才的倾斜。

高薪不仅体现在正式员工的薪资上，甚至延伸到了实习阶段。据媒体报道，一位人才猎头表示今年字节在招聘一位清北的算法博士做实习生时，开出了日薪上千元的offer。报道中这位猎头还透露，现在各家大厂的AI研发类岗位普遍都能给出月薪10万左右的offer。

三、 能力重构：数学能力成为AI人才的“新货币”

在AI人才评价体系中，企业的核心指标发生了颠覆性变化。

专业基础和实践能力是企业招聘AI相关应届生时最看重的因素，数学与算法基础、实际项目/实习或竞赛经历比例分别为60.3%和52.5%。

同时，精通当前热门技术（34.6%）和软硬件协同开发经验（30.7%）作为AI领域关键技术能力，也是企业招聘时重点关注因素。

值得注意的是，名校学历（28.8%）重要性仅位居第五，“纸上谈兵”式人才正在失去竞争力。

中国科学院院士、北大讲席教授，北京国际数学研究中心主任田刚指出，数学注重思维训练，AI虽然能辅助解题，帮我们跳出一些重复性的工作，但过度依赖AI会削弱思维能力的培养。

所以，即便AI技术发展，基础数学训练仍然不可或缺，并且不是AI能够替代的，人类仍需保持对数学本质的理解与创新能力的培养。

四、 行业洞察：大厂开启“抢人大战”，AI岗位占比飙升

2026年大厂招聘计划陆续公布，AI+相关岗位需求量暴涨。

阿里巴巴、京东、腾讯、百度、字节跳动、华为等多家互联网科技大厂面向2026届的毕业生发出招聘邀请，开启今年秋季的“抢人大战”。

据业内人士分析，今年大厂对AI类岗位的需求量相较于往年增长了十倍左右。近几年来，这些大厂一直在加大对AI领域人才的引进与培养力度。

从各大厂的招聘计划来看：

• 百度：AI岗位占比超90%。2026届校园招聘中，百度计划发放超过4000份Offer，其中超过90%集中在AI相关岗位
• 字节跳动：AI岗位占比也达90%。提供逾5000个岗位，研发类岗位同比增长23%
• 阿里巴巴：AI相关岗位占比高达60-80%。包括算法、AI产品经理、智能数字人、医疗AI、具身智能等领域

阿里巴巴发布的招聘信息显示，阿里秋招进一步加大AI人才招聘力度。今年上半年春招AI相关岗位占比近5成，此次AI相关岗位占比超6成，部分AI业务部门占比更高，阿里云、阿里国际、钉钉占比80%，高德占比75%。

五、 教育变革：数学思维培养正成为AI时代的基石

面对AI时代的到来，数学教育的改革势在必行。

经合组织发布题为《面向未来的数学课程：为21世纪学习者赋能》的政策简报，指出面对技术革新、社会需求变化以及学生表现的分化，数学课程亟需系统性变革，以培养学习者的核心素养与跨领域能力。

在AI时代，我们需要的数学能力正在发生变化。

爱文全球数学学术主任Carmel Schettino博士表示，改进数学教育需要从四个方面着手：

• 培养适应能力更强、更灵活的学习者
• 鼓励所有学生认真学习STEM知识
• 锻炼学生在不同的领域之间的技能迁移能力
• 注重培养学生提问、分析和融会贯通的能力

田刚院士也强调，严谨的数学训练能培养系统性思维，不管是对做数学研究还是从事其他领域，都大有裨益。

将数学文化节引入中学，核心意义在于激发青少年对数学的兴趣。他认为，要让学生认识到数学是充满趣味性的学科，而非令人畏惧的存在。这种早期兴趣培养，对学科拔尖人才培养具有特殊价值。

六、 供需矛盾：狂开AI专业，企业却招不到人？

尽管AI人才需求旺盛，但市场却出现了明显的结构性矛盾。

2026届校招，AI岗位占比90%的百度，和招聘广告点击量极低的中小企业，正在上演同一场战争的两个极端。

从表面上看，AI人才市场火爆异常：头部企业求贤若渴，“抢人”趋于白热化。但另一方面，广大中小微企业却苦于“招不到人”。

从供给方来看，顶尖人才手握数个offer、年薪30万元只是“起步价”，但更多的求职者深陷“海投”苦海、感叹求职“内卷”。

造成这种脱节的关键因素是什么呢？

• 能力谱系错位：课程重理论与算法，企业更看重“算力-框架-数据-评估-上线”的一体化工程能力与跨学科场景理解
• 算力与数据壁垒：中小企业缺公共算力/高质量语料与评测体系，难以承载“训练—迭代—上线”的完整链路
• 岗位认知偏差：不少求职者把“AI=算法研究”，但企业增量需求大量来自AI工程、应用产品、数据与评估、安全/治理等“灰度岗位”

七、 求职建议：如何在AI时代抢占先机？

面对AI时代的机遇与挑战，求职者应该如何应对？

夯实数学基础，培养AI思维

数学是AI的基石，扎实的数学基础是成为高端AI人才的必备条件。田刚院士强调，即便AI技术发展，基础数学训练仍然不可或缺。

围绕“全栈闭环”补技能

数据→训练→评测→服务化→监测/安全，一个环节能做到“能落地、可复现”就有显著优势。

企业招聘AI人才时，专业基础和实践能力是最受重视的因素，数学与算法基础、实际项目/实习或竞赛经历比例分别为60.3%和52.5%。

作品集导向

精选2-3个真实可运行项目（含README、环境、测试数据与指标复现脚本），比“证书堆叠”更能打动用人方。

理解岗位谱系

算法研究只是其中一支；AI工程、AI产品、评估与安全、数据与治理、AIGC内容与工具链都在招人。

八、AI时代，数学能力成为价值标尺

当前的AI岗位校招市场正呈现出“需求稳增、结构优化、薪酬分化”的三大特征。随着AI技术深入产业，企业对高素质、高潜力的AI应届生需求将持续增长，具备扎实算法基础和项目经验的人才将成为最大赢家。

在AI时代，数学已不再是抽象的符号与公式，而是转化为一种全新的价值货币。它衡量着个体的思维深度，决定着在智能革命中的位置，更是开启未来世界的钥匙。

随着AI技术加速渗透各行各业，拥有扎实数学基础和AI技能的人才将在未来职场中占据绝对优势。数学能力，这一古老而基础的能力，正在AI时代的浪潮中焕发出新的生机，成为真正的“硬通货”。

AI不会取代数学家，但懂得数学的AI人才将取代不懂数学的竞争者。在这个智能革命呼啸而至的时代，让我们重新审视数学的价值，在这场变革中抢占先机。

九、如何系统的学习大模型 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。

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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
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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
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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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