《2026届校招市场AI人才需求报告》解读：技术硬核者赢未来，算法岗薪酬再破新高

当DeepSeek等大模型掀起新一轮技术浪潮，“人工智能+”已从概念落地为产业升级的核心引擎。随着AI技术加速渗透千行百业，人才争夺战已从成熟职场延伸至高校校园——2026届校招市场中，AI相关岗位正成为企业争抢的“香饽饽”。国内权威人力资源机构前程无忧51job近期发布的《2026届校招市场AI人才需求报告》，通过对近千家校招企业及十余万应届生的调研揭示：企业对AI应届生的招聘逻辑已彻底迭代，泛AI概念不再吃香，垂直领域的技术硬实力成为突围关键。

1、高科技行业成需求“发动机”，AI人才缺口持续扩大

来自前程无忧人力资源调研中心的数据显示，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，远超金融（40.1%）和专业服务业（26.7%）。餐饮/酒店/旅游业核心岗位以人工服务为主，多数企业更倾向于维持现有服务模式，对AI人才吸纳能力相对有限。

2、 招聘规模“微量扩张”成主流

从AI人才需求量来看，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%，另有7.1%的企业招聘AI相关应届生人数超过20人。访谈显示，**多数企业对AI人才的需求仍处于培育和试点阶段，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，**以应对未来业务发展需求。

从需求变化趋势来看，尽管超65%的企业招聘人数控制在5人以内，但AI人才需求整体呈现扩张趋势：近六成（58.2%）企业计划扩招AI相关人才，其中36.3%的企业需求小幅增加，21.9%的企业需求显著增加，38.8%的企业需求基本持平。访谈显示，**头部企业正加速抢人，其显著增加的招聘需求更多指向大模型、芯片等技术壁垒较高的领域，**或出于扩大人才储备的战略考虑。

3、 技术含金量决定AI岗位需求弹性： 技术研发岗需求旺盛

AI正在重构应届生岗位图谱，技术含金量决定需求弹性。前程无忧的调查显示，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。

4、 能力评估标准剧变： 数学能力成“新货币”

企业招聘AI人才的核心指标发生颠覆性变化：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。

5、 AI人才薪酬继续领跑校招市场： 大模型算法工程师月薪中位数逼近2.5万

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）和自然语言处理工程师（24378元/月）紧随其后；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。

整体来看，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。

如何学习大模型 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。

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。

这份完整版的大模型 AI 学习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】

为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

大模型入门到实战全套学习大礼包

1、大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

---

2、大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

3、AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

4、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

适用人群

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
• …

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。

这份完整版的大模型 AI 学习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】