刚刚过去的招聘季，一组数据彻底引爆了职场：AI岗位新发数量同比暴增543%，单月最高增幅甚至超过11倍。与之形成冰火两重天的是，许多核心岗位却“一将难求”，高性能计算工程师的供需比低至0.31，相当于每3个岗位只能抢到1个人。
市场在用真金白银投票。高薪岗位TOP20的月薪门槛已全部跨过6万元，AI科学家岗位的平均月薪更是突破12.7万元。更深远的影响是，超过19%的新发岗位要求中明确出现了“AI”、“大模型”等关键词，这意味着AI技能正从加分项变为职场生存的必需品。
在这场决定未来职业版图的竞赛中，哪些是黄金赛道？普通人又如何搭上这趟快车？本文将为你揭晓未来五年人才缺口最大、潜力最高的三大AI岗位。
一、 市场狂热：供需严重失衡下的天价薪酬与激烈竞争
2025年的就业市场，AI是唯一一个“逆周期”爆发的领域。当整体人才供需比升至2.23（即2.23人竞争一个岗位）时，AI赛道却上演着企业“抢人”的戏码。
脉脉高聘的报告揭示，AI领域的人才争夺战已从社会招聘燃烧至校园。在面向应届生的岗位中，月薪5万至8万元的占比高达42.66%，更有近15%的岗位月薪超过8万元，应届生迈入“年薪百万俱乐部”已非天方夜谭。这背后的直接驱动力是巨大的供需鸿沟：据行业估计，当前国内AI人才缺口已突破500万。
这种短缺在核心算法岗位尤为突出。“搜索算法”人才供需比仅为0.39，相当于5个岗位争夺2个人。顶尖人才拥有绝对的议价权，跳槽时薪资涨幅可达30%-50%。企业的招聘逻辑也在转变，从过去选拔“能力上限高”的人，转向筛选“能力下限高”、能熟练运用AI工具解决问题的人。
二、 黄金赛道一：大模型算法工程师——技术金字塔的尖峰
若要问当前AI皇冠上最璀璨的明珠是什么，答案无疑是大模型算法。这个岗位以94.16的招聘指数，高居热招岗位榜首。
岗位核心：他们是驱动千亿参数模型进化的“大脑”。工作远不止于调用API，而是深入Transformer等核心架构，负责大模型的预训练、指令微调、性能优化以及解决“幻觉”等核心难题。
紧缺程度：处于极度紧缺状态。虽然名为“算法”，但其复杂性和对分布式计算、高性能硬件的深度理解要求，将大量普通程序员挡在门外，创造了极高的人才壁垒。
薪酬水平：是高端薪酬的代表。平均月薪已达71060元。对于在顶尖院校或实验室有突出成果的候选人，年薪package（总包）突破百万是常态，资深专家或团队负责人的薪酬更是没有上限。
入行与成长建议：
- 学习路径：必须夯实机器学习、深度学习的数学与理论根基。精通PyTorch等框架，并深度研读如Transformer、MoE等前沿架构论文。
- 实战关键：积极参与Kaggle相关竞赛，或尝试在开源大模型（如LLaMA、Qwen）上进行微调或下游任务适配的实践项目。一篇有质量的顶会论文是进入大厂的强力敲门砖。
- 适合人群：强理工科背景（尤其是计算机、数学、物理），拥有硕士或博士学历，对前沿技术有极强的钻研精神和抗压能力。
三、 黄金赛道二：AI产品经理——技术与商业的“翻译官”与连接器
如果说算法工程师在“造火箭”，那么AI产品经理就是决定“火箭飞向哪里、为谁服务”的关键角色。他们是当前需求增长最快的岗位之一，2025年前三季度招聘增速高达178%。
岗位核心：他们无需亲手编写模型代码，但必须深刻理解AI的能力边界与潜能。核心工作是精准定义需求：将模糊的业务痛点（如“提升客服效率”）转化为可落地的AI解决方案（如“搭建一个基于RAG的智能问答知识库”），并协调算法、工程、设计团队共同实现。
紧缺原因：纯粹的商业产品经理不懂技术，而技术背景的工程师又缺乏商业嗅觉和用户体验思维。能够横跨技术可行性、用户体验、商业价值三界的复合型人才凤毛麟角。
薪酬水平：展现出巨大溢价，平均薪酬比普通产品经理高出20%。在杭州等互联网重镇，其平均月薪可达2.9万元。而对于那些具备业务痛点识别、规划AI应用及大模型落地能力的资深人才，年薪范围在80万至100万元。
入行与成长建议：
- 能力构建：技术侧，需理解大模型、Prompt工程、RAG等基本概念；商业侧，需拥有敏锐的用户洞察和数据分析能力；软技能上，跨部门沟通与项目推动力至关重要。
- 转型路径：传统产品经理可系统学习AI知识，并争取内部AI项目；技术背景人员（如开发、算法）则需补足产品设计、用户研究和商业思维。
- 适合人群：具备强烈好奇心、出色逻辑和沟通能力，乐于在技术和商业的交叉地带创造价值的人。
四、 黄金赛道三：具身智能与机器人算法工程师——通往物理世界的“操盘手”
当AI从数字世界走向物理世界，具身智能（Embodied AI）成为最激动人心的前沿。这催生了机器人算法工程师等岗位的爆发式增长，该岗位在2025年上半年的增速超过50%。
岗位核心：这类岗位致力于让AI“拥有身体”。他们开发让机器人能感知环境（如通过视觉SLAM进行定位建模）、进行决策规划并精准执行控制（规控算法）的“大脑”和“小脑”。
紧缺程度：由于涉及软硬件的深度协同，门槛极高。SLAM算法工程师、规控算法工程师的供需比分别为0.38和0.44，均属于极度稀缺范畴。
薪酬水平：作为前沿科技的代表，薪酬极具竞争力。虽整体略低于纯软件大模型算法岗，但因其高度的专业性和跨学科性，优秀人才年薪直逼百万，且随着产业成熟，增长空间巨大。
入行与成长建议：
- 知识融合：除了扎实的机器学习基础，还需掌握机器人学、计算机视觉（尤其是三维视觉）、自动控制原理等知识。
- 实践平台：积极参与RoboMaster等机器人赛事，或使用Gazebo、Isaac Sim等仿真环境进行算法开发与测试，是积累经验的绝佳途径。
- 适合人群：对机械、电子、计算机的交叉领域有浓厚兴趣，不仅享受代码运行的快感，更痴迷于看到算法在实体机器人上产生实际动作的工程师。
为了更直观地对比，我们将三大黄金赛道的核心信息梳理如下：
| 岗位类别 | 核心职责与要求 | 紧缺程度与薪资前景 | 适合人群与入行建议 |
|---|---|---|---|
| 大模型算法工程师 | 千亿参数模型研发、训练与优化；深入理解Transformer等架构。 | 极度紧缺；平均月薪超7万；顶尖人才年薪百万起。 | 强理工科硕博背景；需顶尖论文或竞赛成果；持续钻研前沿。 |
| AI产品经理 | 定义AI产品，连接技术、商业与用户；需懂技术、业务与用户体验。 | 需求增长最快（增速178%）；资深者年薪80-100万；薪酬溢价高。 | 复合型人才；技术/商业背景转型者需补足短板；重沟通与洞察。 |
| 具身智能/机器人算法 | 开发机器人的感知（如SLAM）、决策与控制算法；软硬件结合。 | 高度稀缺（如SLAM人才供需比0.38）；薪资竞争力强，前景广阔。 | 对软硬件协同感兴趣；需掌握机器人学、计算机视觉；参与赛事或仿真实践。 |
五、 地域聚焦与未来准备：如何抓住时代机遇？
机会并非均匀分布。北京、上海、深圳三座一线城市聚集了全国约55%的AI技术岗位，其中年薪50万以上的高薪职位占比，在京沪超过44%，在深圳也超过31%。北京凭借其强大的科研与产业生态，在AI产品经理等岗位的需求上更是“断层领先”。
然而，机遇也在向新一线城市扩散。杭州（受益于阿里巴巴及AI“六小龙”）、苏州、合肥等城市正以更高增速崛起，为人才提供了多元选择。
面对确定的未来，无论你是学生、开发者还是寻求转型的职场人，行动都应始于当下：
- 重塑学习观：未来三年，AI将重构大多数岗位。脉脉创始人林凡建议，职场人应重点发展三项核心能力：快速掌握新工具的学习力、辨别AI输出真伪的判断力、精准提出真问题的提问力。这远比死记硬背某个框架更重要。
- 选准切入点：技术背景强者可攻坚算法；善于沟通和整合者，可瞄准AI产品经理；有硬件或控制背景的，可探索具身智能。“AI+具体行业”（如AI+医疗、AI+金融）的复合背景将成为超级优势。
- 实践为王：立即开始用AI工具解决工作生活中的实际问题。尝试用大模型API开发一个小应用，或为某个行业设计一个AI解决方案原型。一个实实在在的项目作品，远比空泛的简历更有说服力。
六、写在最后：成为智能时代的“定义者”
人工智能的浪潮不是未来，它正以重塑一切的态势发生在当下。这场变革在摧毁一些旧岗位的同时，正以更大的力量催生出如大模型算法工程师、AI产品经理、具身智能专家等全新的、高价值的职业类别。
市场发出的信号清晰而强烈：高达543%的岗位增长、令人咋舌的薪资溢价、以及数百万量级的人才缺口。这不再是一场局限于科技圈内的技术竞赛，而是一次重塑全社会劳动力结构的产业革命。
历史告诉我们，每一次技术范式的变迁，都会重新分配职业回报。这一次，回报正在向那些能够理解、驾驭并应用AI的“智能时代架构师”们倾斜。你的选择，决定了未来五年是站在岸上观望潮水，还是乘风破浪，成为定义新时代规则的弄潮儿。
七、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
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
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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
- …
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。
