本文基于招聘数据分析AI大模型就业现状，发现需求旺盛，岗位类型多样。技能要求以Python、PyTorch、LLM核心技术、Agent技术和工程化能力为主。薪资水平较高，从入门级10-20K到资深专家40-70K不等。未来趋势显示Agent成为风口，应用为王，算法与工程能力并重，领域知识结合是关键。文章为求职者和学习者提供了明确的技术方向和职业规划参考。

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不知不觉，AI大模型的风从ChatGPT开始吹了两年半了！！！

作为一名AI应用领域的从业者，我经常在后台收到大家的提问：现在AI行业的工作好找吗？学什么技术方向最有前景？大厂和小厂的要求有啥不一样？薪资待遇到底怎么样？

特别是最近‘金三银四’啊，关于AI就业市场的讨论就更多了。什么‘算法岗缩招’、‘AIGC内卷’、‘Agent是新风口’……各种说法都有。那真实情况到底如何呢？只听别人说不如自己动手看一看！

所以，这篇文章就发挥了一下我们技术人的‘刨根问底’精神，收集整理了近期来自BOSS直聘、智联招聘以及像腾讯、字节、华为、商汤这些大厂官网等渠道的上百份AI相关，特别是与大模型、AI Agent紧密相关的招聘信息（JD）。

我希望通过对这些一手招聘数据的抽样分析，和大家一起，从工作描述、技能要求、薪资待遇等角度，尽可能客观地描绘出当前AI大模型领域的就业现状和技术趋势。这期内容干货满满，无论你是正在找工作的AI人，还是对这个领域感兴趣的同学，相信都会有所收获！

准备好了吗？发车！

研究方法简述

首先简单说下我的方法。我主要关注了最近几个月发布的，职位描述中明确提到‘AI’、‘大模型(LLM)’、‘AIGC’、‘智能体(Agent)’、‘自然语言处理(NLP)’、‘计算机视觉(CV)’、‘算法工程师’、‘机器学习’等关键词的岗位。来源包括大家常用的招聘平台和一些代表性公司的官网。

需要强调的是，这只是一个抽样分析，目的是观察趋势和共性，不代表绝对完整的市场全貌，但足以给我们提供很多有价值的洞察。

市场概览：冰与火之歌？

从整体上看，AI领域的招聘需求确实依旧旺盛，尤其是在大模型及其应用方向。我们能看到，无论是像字节、腾讯、阿里(蚂蚁)、华为、美团这样的互联网巨头，还是商汤、旷视、科大讯飞这样老牌AI公司，都在积极布局。

同时，很多垂直行业公司（比如复星旅文做文旅，暖哇科技做健康险，晓隆科技做汽车配件，海程邦达做物流）和新兴创业公司（比如LiblibAI做AIGC社区，氦川科技，小虎星选做AI招聘）也在大力招聘AI人才，试图用AI技术赋能自身业务或开创新赛道。甚至一些咨询/外包公司(如凯捷、外企德科) 也在招聘AI架构师和开发工程师，服务他们的客户。

但是，‘火热’之下，我们也能看到一些‘卷’的迹象。很多岗位的要求非常具体和深入，不再是泛泛的‘懂AI’就行。‘专才’和‘复合型人才’的需求越来越明显。那么，具体哪些方向更热呢？我们接着看。

岗位深度解析：算法岗 vs 工程岗？基础层 vs 应用层？

过去大家可能觉得AI=算法，但从这次的JD分析来看，情况正在发生变化。我大致把热门岗位分了几类：

• 算法研究类：

  这类岗位依然存在，尤其是在大厂和AI公司研究院，比如科大讯飞的多个方向（NLP/语音/视觉/AIGC/工业AI）的AI研究算法工程师，商汤的智能驾驶感知静态模型算法专家、多模态大模型研究员，字节跳动的大模型智能体研究员。他们更侧重前沿技术探索、模型创新和优化。要求通常是硕士起步，博士优先，有顶会论文是加分项。

• AI工程/开发类：

  这是目前需求量非常大的一类。他们负责将算法落地、优化性能、构建系统。比如腾讯的AI工程架构师、AI数据工程师、AI Agent后台开发工程师，美团的大模型应用后端工程师，字节的AI后端开发工程师，商汤的C++软件工程师（智能座舱）。这类岗位非常看重编程能力（Python是必备，很多也要求C++/Java/Go）、系统设计能力、分布式经验、以及对AI框架和工具的熟练运用。

• AI产品/解决方案类：

  随着AI应用的深入，这类角色也越来越重要。他们需要懂技术、懂业务、懂用户。例如珍岛集团的AI智能体解决方案专家，浩鲸科技的智能体解决方案经理，雷度网络和华为云计算的AI产品经理，字节的AI智能体商业化产品运营，腾讯的多个AI产品经理岗。他们需要对接客户、挖掘需求、设计产品、推动落地。

• Agent专项人才：

  智能体（Agent）是这次分析中出现频率超高的词！很多公司专门设立了Agent相关的岗位，比如华为的AI智能体专家，创昱达信息的ai智能体工程师，蚂蚁的PaaS智能体平台研发专家和AI搜索智能体算法工程师，精英世家的智能体算法工程师，嘉兴千易的AI智能体开发coze工作流搭建。这表明构建能自主完成任务的AI Agent已成为行业热点。

• AI基础设施/运维类：

  大模型的训练和推理离不开强大的基础设施。因此，像旷视的AI平台（K8s）SRE运维工程师，商汤的云原生容器平台架构师、底层网络架构师，腾讯的AI大模型SRE工程师这样的岗位需求也很稳定，他们负责K8s、容器、网络、存储、计算资源的运维和优化。

那么，大家关心的**基础层（模型训练、算法研究）vs 应用层（模型应用、Agent开发）**的需求比例呢？

从我分析的这批JD来看，虽然基础研究和模型优化的岗位依然重要（特别是在头部公司和研究机构），但应用层开发的需求似乎更为旺盛。大量的岗位集中在如何利用现有的大模型（可能是开源的，也可能是自研的）结合业务场景，开发出实际的应用和智能体。

这可能意味着，行业发展到当前阶段，大家越来越关注如何让AI技术真正产生商业价值，解决实际问题。当然，应用层的繁荣也离不开底层模型的不断进步和基础设施的支撑，这是一个相辅相成的过程。

技能点大揭秘：哪些技术栈最抢手？

了解了热门岗位，那这些岗位具体需要哪些技能呢？我把JD里反复提到的技能点做了个梳理。

• **编程语言：**Python

  毫无疑问是绝对的核心，几乎所有算法和大部分工程岗位都要求精通。其次，C++在性能优化、底层开发、嵌入式中依然重要。Java和Go在后端服务开发中需求也很大。前端岗位则需要JavaScript和相关框架。

• **AI框架与库：**PyTorch

  和TensorFlow是深度学习框架的两大巨头，基本是算法岗标配。应用层开发则高度关注LangChain、LlamaIndex、Dify、Coze等Agent开发框架。

• **LLM核心技术：**大模型(LLM)原理

  的理解是基础。Prompt Engineering（提示词工程）、RAG（检索增强生成）、Fine-tuning（微调）、模型评估是应用和优化LLM的关键技能，在大量JD中出现。

• **Agent技术：**智能体(Agent)设计、多智能体协作、任务规划、工具调用

  等是Agent岗位的核心要求 (如字节跳动多智能体框架研发工程师**[source: 33]，蚂蚁PaaS智能体平台研发专家要求多Agent编排[source: 1]**)。

• **工程化与部署：**Docker、Kubernetes (K8s)

  是云原生部署的标配。API 设计与开发 (RESTful/gRPC)、微服务架构、消息队列 (Kafka/RocketMQ)、数据库 (SQL/NoSQL/向量数据库)、CI/CD等是AI工程岗位必备的技能。

• 云计算平台：

  熟悉至少一种主流云平台（AWS, Azure, 阿里云, 华为云等）的操作和部署经验是很多岗位的要求或加分项。

• **领域知识：**NLP（自然语言处理）

  和CV（计算机视觉）是两大基础应用领域。多模态技术（结合文本、图像、语音、视频）是当前的热点（如腾讯QQ多模态大模型算法工程师**[source: 21]，商汤多模态大模型研究员[source: 5]）。同时，将AI应用于特定行业（如游戏、电商、金融、自动驾驶、医疗**等）的经验也非常受欢迎。

Python, PyTorch, LLM, Agent, RAG, LangChain, Docker, K8s, API, C++, Java, Go, NLP, CV, Cloud这些词会非常醒目。这清晰地告诉我们，现在的AI人才，既要有扎实的算法理论基础，也要有强大的工程实践能力，并且需要紧跟大模型和Agent这些最新的技术浪潮。

薪资待遇：真的遥遥领先吗？

聊完了技术，我们来谈谈大家最关心的——钱。AI行业的薪资确实普遍处于较高水平，但不同岗位、经验、公司、城市的差距还是挺大的。

从我收集到的数据来看（这里展示的是月薪，很多岗位还有年底奖金或标明了14-16薪）：

• 入门级/实习生/非核心岗位：

  可能在10K - 20K范围。例如，Coze工作流搭建是10-15K，AI产品经理（可能是偏执行层）是12-18K，大模型算法实习生是8-9K，大模型算法是10-11K。2025毕业生的 大模型工程师是14-17K·14薪。

• 有经验的工程师/算法岗：

  主流范围可能在20K - 50K。例如，AI智能体解决方案专家是20-40K，ai智能体工程师是15-30K，智能体算法工程师是20-40K，ai算法工程师是15-20K，高级算法工程师是30-55K·14薪，强化学习研究员是40-50K，Python/Go开发工程师在17-22K左右，AI架构师是25-35K·13薪。

• 资深专家/架构师/大厂核心岗位：

  可以达到40K - 70K 甚至更高。比如智能体记忆软件开发工程师是30-50K·15薪，大模型应用后端工程师是40-70K·15薪，PaaS智能体平台研发专家是45-60K·16薪，AI搜索智能体算法工程师是35-60K·16薪。AI智能体专家更是开到了50-80K·14薪。大模型算法工程师30-60K·16薪。资深大模型算法架构师薪资未标明但预计会很高。

可以看到，薪资范围非常广。影响因素很多，包括工作经验、技术栈的稀缺性（比如顶尖的Agent专家或优化专家）、公司实力和所处赛道、以及城市等等。总的来说，有经验、能落地、掌握核心技术的AI人才，薪资是相当可观的。

但也要注意，高薪背后往往是高要求和高压力。很多JD都提到了需要‘抗压能力强’、‘自我驱动’、‘快速学习’。

总结 & 未来趋势展望

好了，分析了这么多JD，我们来总结一下当前AI大模型领域的几个关键趋势和求职要点：

1. Agent是风口，应用为王：

   需求从单纯的模型研究向模型应用和智能体构建大规模迁移。能利用LLM解决实际问题、创造业务价值的岗位非常热门。

2. 算法+工程两手都要硬：

   纯粹的调参侠或只懂理论的算法工程师越来越难，市场需要既懂模型原理，又能动手写高质量代码、设计系统、完成部署和优化的复合型人才。强大的软件工程能力变得前所未有的重要。

3. LLM应用技术栈需掌握：

   除了传统的机器学习/深度学习知识，RAG、Prompt Engineering、Fine-tuning、Agent框架 (LangChain/Dify等)、向量数据库等围绕LLM应用的技术栈需要重点学习和实践。

4. **基础设施能力是基石：**云原生技术（Docker, K8s）、分布式系统、性能优化

   等基础架构能力，对于支撑大规模AI应用至关重要，相关人才需求稳定。

5. 领域结合是关键：

   AI技术最终要服务于具体场景。将AI能力与特定行业（如电商、金融、游戏、医疗、自动驾驶等）结合的经验会让你更具竞争力。

对于想进（juan）入（ru）或正在（juan）这个领域发展的朋友们，我的建议是：

• 打好编程基础：

  Python是必须的，根据方向可能还需要掌握C++/Java/Go。数据结构、算法、操作系统、网络这些计算机基础知识永远不会过时。

• 拥抱LLM和Agent：

  主动学习大模型原理，动手实践Agent开发框架，尝试构建自己的AI应用Demo。

• 重视工程能力：

  学习Docker、K8s，了解部署流程，关注代码质量和系统性能。

• 持续学习：

  AI领域技术迭代太快了，保持好奇心和学习能力是关键。多看论文、多逛社区、多动手实践。

• 项目经验说话：

  理论学得再多，不如一个能展示你能力的实际项目。无论是参与开源项目，还是自己动手做的小应用，都能为你的简历加分。

结尾

OK，以上就是基于近期招聘信息对AI大模型就业市场的一些分析和解读。希望能给大家提供一些参考。

总的来说，AI大模型领域机遇与挑战并存。市场需求旺盛，但也对人才提出了更高的要求。关键在于找准方向，持续学习，不断提升自己的综合能力。

• 你对目前的AI就业市场有什么看法？
• 你觉得哪些技能最重要？
• 或者你有什么求职/学习的经历想分享？

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。

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• 为什么要做 RAG
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• 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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