应届生进比亚迪,年薪82万!

比亚迪高薪引才,AI人才成焦点

大家好,我是播妞。

在2025股东大会上,比亚迪董事长王传福表示:比亚迪薪资水平已超华为。

数据显示,在AI驾驶开发领域,比亚迪给大牛基本年薪70万+利润奖12万,总包82万碾压华为。校招方面,比亚迪给2025届应届生人才开35k月薪(华为33k),而且内部邮件显示:算法岗应届生薪资池较2023年暴涨40%。

钱多事少离家近,这让不少互联网大厂员工都直呼“真香”,也让屏幕前的不少同学羡慕了吧?

在2025年的就业市场,薪资还能“不降反升”?今天播妞就带大家来看看比亚迪究竟在打什么牌。

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比亚迪为何开出如此高薪?

要知道大众、丰田等传统车企的起薪普遍在12-18万/年,其它新能源车企,特斯拉、蔚来、小鹏的算法薪资大约在2-2.5万/月,比亚迪这次开出的薪资,还是给应届生的,几乎是行业顶尖水平。

除了高薪,比亚迪的福利也显得十分“稳扎稳打”:

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事实上,比亚迪今年的招聘动作远不止于此,除了媲美大厂的薪资待遇,比亚迪还大规模扩招应届生,早在两年前,比亚迪校招总人数就达到了3.18万人,其中80.8%的毕业生投身研发岗位。

2025年比亚迪依旧在疯狂扩张,尤其是智能驾驶、AI大模型、车载操作系统等核心技术赛道,成为比亚迪重金投入的方向。

2024年比亚迪研发费用属于职工薪酬的是317.22亿元,共有研发人员12.29万人,也就是说研发人员人均薪酬为25.81万。

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在汽车智能化进程中,比亚迪持续扩大其研发能力,以保持其在快速发展的电动汽车和新能源领域的领先地位,因此,优厚待遇背后,实则是车企智能化转型带来的人才缺口。

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车企高薪抢人

数智化岗位成焦点

目前,不止比亚迪,汽车制造业都在智能化转型积极布局,大量车企都在招揽人才。

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吉利集团计划校招超2000人,软件算法、新能源开发等数智化岗位占比达40%,为顶尖人才提供百万年薪、全球顶尖实验室资源等,这些以往常见于互联网巨头的优厚待遇,如今成为车企争夺人才的“利器”。

在2025秋招会上,赛力斯集团招聘负责人表示,今年集团招聘计划大幅增长,预计在智能制造、计算机等方向招聘1000多个岗位。

小鹏汽车扩招至8000人,在智能驾驶领域持续加码招聘,大量岗位投向AI大模型等前沿方向,最高薪资同样可达百万,这些岗位并非传统意义上的“程序员招聘”,而是直接瞄准智能汽车的核心竞争力——数智化。

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还有长安汽车甚至招聘人数同比增加30%......

甚至京东也跑来凑热闹了,“京东造车”的消息传的沸沸扬扬,刷到京东汽车的招聘信息时,网友都快惊掉了下巴,这不前段时间才刚开始“外卖大战”吗?事实上,几个月前,京东就发布了自研的VAN无人轻卡,宣告京东入局无人驾驶汽车领域......

不少网友调侃:

“拼多多呢?出来吧,我的拼好车(狗头)。”

汽车行业智能化的竞争加剧,促使各大车企在技术研发上的加速迭代,更促使车企上演愈演愈烈的人才争夺战。

据工信部数据,我国智能网联汽车人才缺口达到68万,而高校相关专业每年毕业生不足5万。人才供需的不匹配。

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智能驾驶算法工程师是今年校招市场各大车企争抢的核心岗位。在2025年有车企在校园招聘中,智能车辆工程专业毕业生起薪达35万元/年,远超传统机械方向20万元的起薪。薪资差距背后,是技术短板的严峻现实。

拉勾招聘《2024年人工智能人才白皮书》显示,国内AI领域人才缺口已达300万,具备大模型研发经验的高端人才年薪普遍超80万元。这种供需失衡,源于技术革命与产业升级的双重驱动:一方面,AI大模型技术在各行业的应用场景加速落地;另一方面,新能源汽车、智能机器人、智慧城市等新兴产业对AI人才的需求呈指数级增长。

汽车智能化转型诞生的高薪岗位,要求也水涨船高,那么我们如何抓住时代风口?

无数黑马学员的逆袭故事就是最好的证明,他们亲手将时代的机遇,转化为自己的实力!

如黑马北京校区AI大模型学科22期的同学们,毕业33个工作日,班级就业率高达94.55%,班级均薪20763元,最高薪资达40000元,应届生均薪16138元!高薪就业,已然成为他们的“标配”。

值得注意的是,班级中本科学历占比高达75%,均薪达到20765元!所以,普通本科来黑马学AI,也能高薪就业!

黑马2025年上半年的多学科就业数据更是有力证明:

· AI大模型开发(Python)广州2期:刘同学斩获月薪46660元!班级均薪20343元,一线城市均薪高达23123元!

· AI智能应用开发(Java)郑州校区:连续8期就业率高达96.89%,最高实现100%就业+班级均薪10126元!

· AI运维:平均就业天数仅9.41天,多个班级毕业当日就业率超80%!

更多就业数据→黑马程序员2025年中就业报告

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这些成绩不仅印证了黑马课程的硬实力,更揭示了一个核心真相:AI时代,一切皆有可能!懂AI、懂技术、懂业务的【AI+X】复合型人才,正在成为被市场疯狂争夺的对象!

所以,这个市场从来不缺机会,缺的是把握机会的能力。如果你也想实现高薪就业,实现逆袭,欢迎来黑马学习!

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助力学生更高起点就业

国内AI产业高速发展,企业对人才的需求持续爆发。现在入局,正是抓住时代红利的最佳时机!而选择一条系统、高效的学习路径,是成功入行的关键。

作为IT教育行业领导者,黑马已累计培养35万名优秀数字化人才,校区遍布全国主要一二线城市。我们凭借行业领先的课程、优秀的教师团队和一流的就业服务,为每一位同学打造卓越的学习体验。我们不仅提供前沿的技术知识,更注重培养学生的实战能力。

当前,黑马AI大模型开发(Python)课程已升级至V6.5版本,紧跟大模型时代热点,以企业需求为导向,培养高级AI大模型应用与开发工程师。毕业后,同学们的能力可以对标有2-3年开发经验的高级工程师,轻松实现高起点就业!

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黑马高含金量课程,以业务为核心驱动项目开发。学生在掌握机器学习和深度学习基础上,能够解决企业级数据挖掘、NLP自然语言处理、大模型开发实际问题。

我们领先行业率先推出「六项目制」项目教学,理论和真实项目相结合,学员通过六个不同类型和开发深度的项目实战,能够掌握AI大模型开发核心技术和应用场景。

黑马AI大模型开发(Python)课程,从Python入门到大模型微调,15个阶段循序渐进。具有以下五大课程优势,助你稳扎稳打掌握核心技能。

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AI热门岗位、匹配企业算法岗位需求

课程匹配AI时代主流的NLP自然语言处理和大模型开发岗位,紧跟AI技术发展持续迭代高含金量课程和项目。

· 大模型方向:

设计、实现和优化大规模深度学习模型,包括数据预处理、模型架构设计、训练调优、性能优化以及模型部署等。

· 自然语言处理NLP方向

通过处理和分析文本数据,实现语言翻译、情感分析、自动摘要、聊天机器人等功能,使计算机能够理解和生成人类语言。

· 多模态大模型方向

主要应用于需要处理多种类型数据的场景,如视觉问答、图文生成、语音识别与合成等。

 课程优势二 

全面融入DeepSeek大模型开发、紧跟前沿大模型技术更新方向

DeepSeek爆火背后更多中小型企业接入大模型,催生大量AI开发岗位,课程充分融入Deepseek,无缝对接企业大模型开发。

· 基于DeepSeek/Qwen微调实现新媒体评论文本分类和信息抽取系统;

· 基于DeepSeek/Qwen实现物流行业RAG系统;

· 基于DeepSeek实现Agent开发应用;

· DeepSeek大模型微调实战;

· DeepSeek核心原理剖析。

 课程优势三 

专项领域AI赋能、定制垂直行业大模型

课程全面接入大模型Prompt工程、RAG、微调及智能体等全套开发内容,皆在打造就业速度快就业薪资高的专精AI大模型人才。

· 一课搞定国内外70%主流大模型核心微调原理;

· 涵盖8大行业大模型项目,从设计到部署,大模型应用开发全流程落地。

 课程优势四 

与大厂深入合作、共建大模型课程

课程匹配AI时代主流的NLP自然语言处理和大模型开发岗位,紧跟AI技术发展持续迭代高含金量课程和项目。

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 课程优势五 

大模型模块开发图谱

掌握全栈大模型开发核心技术,100天挑战年薪30W+。

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播妞写在最后:

时代风起云涌,技术日新月异。

在汽车智能化进程中,是坐等机会,羡慕他人高薪?

还是主动出击,拼出一片天地?

来黑马,掌握真正值钱的技术,助你成为真正的黑马!

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在数字化程中,人工智能技术日益成为科技革新的关键驱动力,其中强化学习作为机器学习的重要分支,在解决复杂控制任务方面展现出显著潜力。本文聚焦于深度确定性策略梯度(DDPG)方法在移动机器人自主导航领域的应用研究。该算法通过构建双神经网络架构,有效克服了传统Q-learning在连续动作空间中的局限性,为高维环境下的决策问题提供了创新解决方案。 DDPG算法的核心架构包含策略网络与价值评估网络两大组件。策略网络负责根据环境状态生成连续动作指令,通过梯度上升方法不断优化策略以获取最大长期回报;价值评估网络则采用深度神经网络对状态-动作对的期望累积奖励行量化估计,为策略优化提供方向性指导。这种双网络协作机制确保了算法在复杂环境中的决策精度。 为提升算法稳定性,DDPG引入了多项关键技术:经验回放机制通过建立数据缓冲区存储历史交互记录,采用随机采样方式打破样本间的时序关联性;目标网络系统通过参数软更新策略,以θ_target = τ·θ_current + (1-τ)·θ_target的更新方式确保训练过程的平稳性;探索噪声注入技术则通过在动作输出中添加随机扰动,维持了策略探索与利用的平衡。 在具体实施过程中,研究需依次完成以下关键步骤:首先建立符合马尔科夫决策过程的环境模型,精确描述机器人的运动学特性与环境动力学;随后设计深度神经网络结构,确定各层神经元数量、激活函数类型及参数优化算法;接着行超参数配置,包括学习速率、批量采样规模、目标网络更新系数等关键数值的设定;最后构建完整的训练验证流程,通过周期性测试评估导航成功率、路径规划效率、障碍规避能力等核心指标。 该研究方法不仅为移动机器人自主导航提供了可靠的技术方案,其算法框架还可扩展应用于工业自动化、智能交通等需要精密控制的领域,具有重要的工程实践价值与理论借鉴意义。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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