作者介绍：
Tyler，前亚马逊应用科学家，头部大厂 AIGC 算法技术负责人
Max，肖玛峰 TTC 创始人，业内称为“中国最会找 AI 人才的猎头”
万学凡，凯捷中国副总裁、数字化团队负责人
裴雷，东亚中国 首席数据分析师兼创新中心总经理
孙源青，华泰证券人力资源部副总经理
Q：有哪些 AI 技术方向/领域/岗位是目前企业的人才需求量较大，相对容易就业的？
Tyler：当前大模型领域最紧缺的岗位，是那些贴近系统部署与业务落地的工程类角色，尤其适合有后端、分布式或系统工程背景的人才。这一趋势在国内表现得尤为明显，主要原因在于国内外企业在 AI 团队建设上的岗位体系有很大不同。
在海外的大型科技公司，岗位分工非常明确。Applied Scientist 通常承担建模与算法优化任务，偏研究但也参与产品化；Machine Learning Engineer 负责训练流程、系统搭建和模型上线，更偏工程落地；Data Engineer 专注于数据清洗、特征管道和数据质量保障，为建模提供支撑。这种模式强调协作分工、模块接口清晰，每个岗位都深耕某一部分。
而在国内，尤其是更重落地而非研究的 AI 团队，往往更强调“多面手”能力。一名工程师可能既要负责模型服务的部署优化，还要参与微调策略、完成 API 封装，甚至还要处理数据集构建与监控告警。岗位名称虽然可能都叫“算法工程师”或“AI 工程师”，但实际工作往 往要求同时具备系统架构、模型理解和工程实现等等多种能力。因此，国内最容易就业、需求也最大的，其实是那些能把模型真正“跑起来、连进去、服务出来”的工程型复合人才。特别是懂推理加速、分布式部署、向量检索、轻量微调这些“最后一公里”技能的候选人，往往会成为一线团队争抢的对象。
可以说，如果你能在一个真实项目中独立完成模型对接、部署、服务与监控的全流程，那么你已经具备了进入大部分 AI 岗位的核心能力。
Max：算法岗位仍是 AI 领域薪资水平最高的方向之一。
从招聘趋势来看，算法岗位需求依然旺盛，但也开始显现出“结构性替换”的苗头。搜索、推荐、广告等传统方向，已经在一定程度上被大模型等新技术蚕食。
当前两大最具爆发力的领域是：
- 大模型研发相关岗位：深度学习、多模态算法等依然是高薪集中区域，稀缺性极高。许多小团队希望成为下一个 DeepSeek。
- AI 与垂直场景结合的应用岗位：如智能体、自动驾驶、具身机器人等方向兴起。
万学凡：主要有两类人才需求。
第一类是传统的 AI 算法工程师。近期我与某医疗行业企业交流时发现，他们急需既懂医药行业 AI 大模型算法、又熟悉医疗业务知识的复合型算法工程师。这类兼具行业背景与技术能力的人才，未来需求潜力较大。
第二类可称为“深谙 AI 技术的卓越软件开发人员”。这类人才本质是开发人员，但具备 AI 专业素养，具备 AI 专业落地实践能力，例如熟悉 LangChain、Spring AI、提示词工程等技术。
基于企业业务特性，我们团队目前更侧重招聘第二类人才。
裴雷：当前招聘需求量大的 AI 技术方向和岗位。
在智能风控领域，对能够运用 AI 技术构建风险预测模型、识别欺诈行为的算法工程师和数据分析师需求较大；在智能客服方向，需要 AI 开发工程师优化对话系统，提升客服效率 和客户体验。
2025 年 AI 人才招聘趋势变化：更注重复合型人才，既懂 AI 技术又熟悉金融业务知识的人才将更受青睐；随着大模型在金融领域的探索应用，对掌握大模型微调、应用开发相关技能的人才需求可能增加；对于具备联邦学习、多方安全计算等隐私计算技术能力的 AI 人才需求会有所上升，以满足金融数据安全和合规要求。
孙源青：在 AI 技术方向上，当前我们企业对内容分析师、AI 算法工程师的招聘需求量较大。从 2025 年来看，这一趋势仍将延续，随着 AI 技术在证券领域的深化应用，除了上述岗位，对于多模态 AI 技术人才以及具备金融与 AI 跨学科知识的复合型人才需求也会增加。因为证券领域的 AI 产品建设在通用大模型基础上，需融入更强金融属性，大量模型训练工作使得当下内容标注、模型调优岗位关键，未来技术拓展与行业融合的发展方向又促使我们对新类型人才的需求产生相应变化。
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