2026年再不了解AGI就晚了！一文讲透大模型本质、落地场景与人才缺口，附学习资源！

自 ChatGPT 引爆全球 AI 热潮以来，大模型技术落地与人才需求已走过两年多的发展期。到 2024 年中，“金三银四” 的求职余热未散，叠加 AI Agent、多模态大模型等技术的新突破，关于 AI 行业就业的讨论又一次密集起来 —— 有人说 “算法岗缩招到只招博士”，有人喊 “Agent 开发是零基础转 AI 的最后机会”，还有人吐槽 “AIGC 岗位薪资降了两成”。

作为深耕 AI 应用领域 5 年的从业者，我后台收到的提问也越来越具体：除了 “现在 AI 工作好不好找”“学什么技术最吃香”，还有 “非科班能转大模型岗吗？”“中小厂 AI 岗性价比高不高？”“大厂核心岗和边缘岗差距有多大？”…… 这些疑问，光靠 “听说” 显然不够，不如用真实数据说话。

于是，我们团队花了 3 周时间，从 BOSS 直聘、智联招聘、猎聘等主流平台，以及腾讯、字节、华为、商汤、百度等大厂官网，甚至 LiblibAI、氦川科技等新兴创业公司的招聘页，收集了320 + 份 AI 相关招聘 JD—— 重点聚焦大模型研发、AI Agent 开发、LLM 应用落地、多模态技术等核心方向，还排除了发布超 3 个月、描述模糊的岗位，同时对比了 2023 年同期数据，只为更客观地还原当前 AI 大模型领域的就业现状。

无论你是正在投简历的 AI 求职者，还是想提前规划方向的学生，甚至是考虑转行的职场人，这篇基于一手数据的分析都值得一读。话不多说，咱们直接切入正题！
在这里插入图片描述

1、研究方法：不止 “抽样”，更看 “变化”

在正式分析前，先跟大家说清我们的研究逻辑 —— 避免 “以偏概全” 是核心原则：

岗位筛选标准：只保留 2024 年 3 月 - 6 月发布、明确提及 “大模型（LLM）”“AI Agent”“AIGC”“多模态”“NLP/CV + 大模型应用” 等关键词的岗位，排除了单纯的 “传统机器学习岗”（如普通推荐算法）；
数据来源覆盖：既包含互联网大厂、头部 AI 公司，也纳入垂直行业企业（如智慧医疗、工业 AI）、创业公司，甚至咨询 / 外包机构（如凯捷、中软国际），尽量覆盖不同规模、不同赛道的需求；
对比维度补充：不仅分析当前 JD 的技能要求、薪资，还对比了 2023 年同期的岗位数量、核心需求变化（比如去年提 “Prompt Engineering” 的岗位占比 15%，今年已达 40%）；

需要说明的是，这仍属于抽样分析，无法完全代表全国 AI 就业市场，但已能清晰呈现趋势和共性 —— 毕竟 320 + 份 JD 覆盖了从实习生到资深专家的全岗位层级，足够给大家提供参考。

2、市场概览：“火热” 不假，但 “分化” 更明显

从整体数据看，AI 大模型领域的招聘需求确实没降温 —— 对比 2023 年同期，2024 年中相关岗位数量增长了约 28%，但 “热” 的背后，需求分化越来越突出：

头部玩家仍在 “抢人”：字节跳动的 “大模型智能体研发团队”、华为的 “盘古大模型应用部”、百度的 “ERNIE 大模型研究院” 都在批量招人，岗位从算法研究到工程落地全覆盖，甚至部分大厂为了挖资深专家，开出 “签字费 + 股权激励” 的组合；
垂直行业 “补缺口”：不再是互联网和 AI 公司的专属 —— 做智慧医疗的平安好医生在招 “大模型医疗问答工程师”，做工业 AI 的树根互联需要 “大模型设备故障诊断开发岗”，就连家电巨头美的也在招 “大模型用户交互设计师”，用于优化智能家电的语音助手；
创业公司 “精准挖人”：不同于大厂的 “广撒网”，创业公司更聚焦细分方向 —— 比如做 AI 教育的松鼠 Ai 只招 “大模型个性化学习路径开发岗”，做 AIGC 社区的 LiblibAI 重点招 “Agent 插件开发工程师”，要求 “来了就能落地项目”；
传统岗位 “遇冷”：单纯的 “大模型调参岗”（只做数据预处理、模型微调，不懂工程落地）需求下降了约 35%，部分公司甚至直接取消了这类岗位，转而要求 “调参 + 部署 + 优化” 一体化能力；

简单说，现在的 AI 就业市场，不是 “缺人”，而是 “缺对的人”—— 泛泛的 “懂 AI” 早已不够，要么是 “专到极致” 的技术专家，要么是 “能落地业务” 的复合型人才。

3、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：
在这里插入图片描述

1. 算法研究类：“高门槛” 但需求稳定

这类岗位主要集中在大厂研究院、头部 AI 公司（如商汤、科大讯飞），核心是做 “前沿技术突破”—— 比如百度的 “ERNIE 大模型研究员” 要负责多模态模型的架构创新，商汤的 “大模型优化算法专家” 需解决大模型训练的效率问题。

要求：硕士起步（博士优先），有顶会论文（如 NeurIPS、ICML）或大厂核心项目经验（如参与过千亿参数模型训练），对 Transformer、注意力机制等底层原理理解透彻；
适合人群：计算机 / 数学 / 电子信息等专业的高学历人才，想深耕技术研发的人；

2. AI 工程开发类：“需求最大” 的 “香饽饽”

这是本次分析中占比最高的岗位（约 45%），核心是 “把算法落地成能用的产品”—— 比如腾讯的 “大模型应用后端工程师” 要搭建 LLM 服务的分布式架构，美团的 “AI Agent 工程岗” 需开发 Agent 的工具调用模块。

要求：编程能力扎实（Python 必会，C++/Go 优先），熟悉 Docker、K8s 等云原生技术，能独立设计微服务架构，懂 LLM 的部署优化（如量化、剪枝）；
适合人群：有软件工程经验的开发者，想快速切入 AI 行业的转行者（比如传统后端开发转 AI 工程）；

3. AI 产品 / 解决方案类：“懂技术 + 懂业务” 的 “桥梁”

随着 AI 落地到各行各业，这类岗位越来越重要 —— 比如华为云计算的 “AI Agent 产品经理” 要对接企业客户，设计符合行业需求的 Agent 方案；珍岛集团的 “大模型解决方案专家” 需为电商客户搭建 “AI 智能客服 + 推荐” 系统。

要求：懂 AI 技术边界（比如知道 LLM 能做什么、不能做什么），熟悉某一垂直行业（如金融、医疗、电商）的业务逻辑，能协调算法、工程团队推进项目落地；
适合人群：有产品 / 解决方案经验，想结合 AI 做行业深耕的人；

这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
在这里插入图片描述

4. AI Agent 专项类：“最火新方向”

这次分析中，“AI Agent” 相关岗位数量比 2023 年同期增长了 3 倍 —— 华为的 “AI 智能体专家” 要设计多 Agent 协作框架，蚂蚁集团的 “PaaS 智能体平台研发专家” 需开发 Agent 的工作流编排工具，甚至小公司也在招 “Agent 插件开发工程师”（比如做 AI 招聘的小虎星选）。

要求：熟悉 Agent 的核心逻辑（任务规划、工具调用、记忆机制），用过 LangChain、Dify、Coze 等 Agent 框架，能结合业务场景设计 Agent 方案（如 “AI 招聘 Agent” 需实现简历筛选、面试提问自动化）；
适合人群：想踩中技术风口的人，尤其是有 LLM 应用经验的开发者；

5. AI 基础设施 / 安全类：“被忽略的刚需”

大模型的训练、推理离不开基础设施，而随着数据隐私要求提高，“AI 安全” 也成了新需求 —— 比如旷视的 “AI 大模型 SRE 工程师” 要负责 K8s 集群的运维，360 的 “AI 大模型安全工程师” 需防范模型被攻击、数据泄露。

要求：熟悉云计算平台（阿里云、华为云等），懂分布式存储、网络优化，AI 安全岗还需了解模型攻防技术（如 Prompt 攻击、数据投毒）；
适合人群：有运维 / 云计算 / 网络安全经验，想切入 AI 领域的人；

在这里插入图片描述

另外，关于大家关心的 “基础层 vs 应用层” 需求比例 —— 从 JD 数量看，应用层岗位占比约 70%（如 Agent 开发、LLM 行业落地），基础层（模型训练、算法研究）占比 30%。这说明行业更关注 “AI 如何创造商业价值”，而非单纯的技术突破 —— 对求职者来说，应用层的入门门槛更低，机会也更多。

4、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。

在这里插入图片描述

技能类别	核心技术点	岗位需求占比
编程语言	Python（必学，95% 岗位要求）、C++（性能优化 / 底层开发，60% 岗位）、Go/Java（后端开发，50% 岗位）	-
AI 框架 / 工具	PyTorch/TensorFlow（算法岗必学，85% 岗位）、LangChain/Dify/Coze（Agent 开发，70% 岗位）	-
LLM 核心技术	RAG（检索增强生成，65% 岗位）、Fine-tuning（微调，55% 岗位）、Prompt Engineering（提示词工程，40% 岗位）	-
工程化部署	Docker/K8s（云原生，75% 岗位）、API 开发（RESTful/gRPC，60% 岗位）、CI/CD（持续集成，45% 岗位）	-
数据库 / 存储	向量数据库（Milvus/Chroma，50% 岗位）、SQL（MySQL/PostgreSQL，40% 岗位）、NoSQL（MongoDB，35% 岗位）	-

还有几个 “加分项” 需要注意：

多模态技术：能处理文本、图像、语音的融合任务（如 “AI 视频生成”“多模态问答”），在腾讯、字节等大厂的岗位中提及率达 50%；
RLHF（基于人类反馈的强化学习）：高端算法岗（如大模型优化）的必备技能，能提升模型输出的准确性，约 30% 的资深岗要求掌握；
低代码平台：如 Mendix、简道云，AI 产品岗需用它快速搭建 demo，约 25% 的产品岗标注 “会用优先”；
云计算平台经验：熟悉阿里云、华为云、AWS 的 AI 服务（如阿里云 PAI、华为云 ModelArts），能缩短项目部署周期，40% 岗位要求有相关经验；

简单总结：现在的 AI 人才，不能只做 “算法党” 或 “工程党”—— 既得懂 LLM 的底层逻辑，又得会用工程工具落地，最好还能结合行业场景解决问题，这样才不容易被替代。

5、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。

在这里插入图片描述

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）：

在这里插入图片描述

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。
在这里插入图片描述

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’。

在这里插入图片描述

6、总结 & 未来趋势展望

分析完 320 + 份 JD，我们能清晰看到 2024 年中 AI 大模型求职的 3 个核心趋势：

Agent 是最大风口：需求增速最快，且入门门槛比算法岗低，适合想转 AI 的人；
“应用落地” 优先：行业从 “追求技术先进” 转向 “追求商业价值”，能把 LLM 用在具体行业的人才最抢手；
“复合型能力” 更重要：单纯的算法或工程能力已不够，“算法 + 工程 + 行业知识” 的人才最保值；

针对不同背景的求职者，我们也整理了 5 条实用建议：

1. 应届生 / 学生：从 “实践” 切入，别只啃书本

先掌握 Python、PyTorch、LangChain 的基础用法，动手做 1-2 个小项目（如 “基于 RAG 的知识库问答”“简单的 AI Agent 工具”），把项目上传到 GitHub，比 “绩点 3.8” 更有说服力；
关注大厂的 AI 实习生招聘（如字节的 “大模型应用实习生”、华为的 “Agent 开发实习生”），实习经历能帮你跳过 “入门岗”，直接应聘资深岗；

2. 传统 IT 转行者：从 “工程岗” 切入，发挥优势

后端开发（Java/Go）可以转 “AI 后端开发岗”，重点学 Docker、K8s 和 LLM 的 API 开发；
运维 / 云计算工程师可以转 “AI 基础设施岗”，聚焦 K8s 集群运维、AI 平台部署，利用已有的云原生经验快速上手；

3. 资深 AI 从业者：深耕 “垂直领域”，打造壁垒

别再做 “通用大模型调参”，而是结合行业（如金融、医疗、工业）做深 —— 比如 “大模型金融风控”“大模型医疗影像分析”，这类人才的薪资比通用岗高 20% 以上；
关注 “AI 安全”“多模态融合” 等细分方向，这些是未来 1-2 年的热门，提前布局能抢占先机；

4. 非科班求职者：从 “低门槛岗位” 过渡，逐步提升

先从 “AI 产品助理”“大模型标注工程师”“Agent 工作流搭建” 等岗位切入，这些岗位对专业背景要求低，能帮你积累行业经验；
工作之余补学 Python、LLM 基础，1-2 年后再转 “AI 工程开发岗”，比直接跨专业应聘算法岗更容易；

5. 所有人都要记住：持续学习是核心

AI 技术迭代太快 —— 去年还在聊 “ChatGPT 复现”，今年就聚焦 “Agent 协作”，明年可能又有新方向。建议大家多逛 GitHub、Hugging Face，关注顶会（NeurIPS、ICML）的最新论文，每周花 3-5 小时学新工具（如 Coze 的新功能、Milvus 的优化方案），这样才能在 “卷” 中保持竞争力。

最后想说：AI 大模型求职市场确实 “卷”，但也充满机会 —— 关键是找对方向，夯实技能，用真实的项目经验证明自己。希望这篇基于 320 + 份 JD 的分析，能帮你看清真相，少走弯路。祝大家都能拿到心仪的 offer！

7、如何学习AI大模型？

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。

在这里插入图片描述