「我們在小紅書試探性地發了一個演算法人員招募的筆記，不到一周的時間就收到了大概50多份簡歷。」ai潮湧，同樣點燃了求職熱。
新京報貝殼財經記者注意到，在deepseek（深度求索）最新招聘中，公司對深度學習研究員、核心系統研發工程師、全棧開發工程師等41個崗位「廣發英雄帖」，其中，核心系統研發工程師月薪可達6萬元-9萬元，年薪最高達126萬元。除此之外，「agi大模型－數據百曉生實習生」的招聘崗位月薪破萬。
ai崗位往往意味著高薪。招聘平台數據顯示，演算法工程師平均招聘月薪23055元。不過，一名外企風控演算法崗位面試官李成（化名）告訴新京報貝殼財經記者，當前企業對頂尖人才需求持續擴大，而對底層人才的需求在收縮。
「985學校的學生面都面不過來。」李成眼中，求職者跟風湧入ai賽道，質量卻在走下坡路。不僅是人才競爭的加劇，企業的需求也發生了轉變。「當下不少初創公司正藉助ai發展的東風，在應用層開展創業活動，這對眾多求職者而言，不失為一個機會。」
深度求索公司發布的ai技術人員招聘。boss直聘截圖
月薪高達7.5萬元，追逐高薪現投機者
貝殼財經記者梳理當前與ai相關的招聘崗位後發現，企業需求呈現多元化趨勢，涵蓋技術開發、演算法研究、應用落地及支持類等多個領域。
其中，技術開發類包括ai開發工程師、ai演算法工程師、ai系統架構師等。支持和應用類則包括ai運營專員、ai產品經理等，除此之外，還有一些垂直領域崗位，包括智能網聯汽車工程師、工業ai工程師等。
從薪資來看，技術開發類的崗位相對來說收入較高，有知名公司的「大模型演算法工程師」「ai工程師」月薪可達到7.5萬元。
智聯招聘發布的《2025年春招市場行情周報》顯示，春節後一個月，演算法工程師招聘需求同比增長44.3%，平均招聘月薪23055元，其中，46%的演算法工程師崗位要求碩博學歷，45%要求3年以上工作經驗。
當前，ai技術崗呈現高學歷化、高薪化特徵。獵聘大數據研究院報告顯示，ai技術崗碩博人才需求佔比近47%，50萬年薪以上的職位佔比最高，達到30.97%。
對於企業高薪「搶人」，李成向貝殼財經記者表示，企業之所以願意為頂尖人才支付高薪，在於人才帶來的技術優化能夠實現顯著收益，「在大模型時代，模型訓練的算力成本很高，而具備大模型預訓練或調優經驗的人才，能夠通過經驗縮短訓練周期、降低成本，為企業創造百萬級效益。」
不過，不少面試官告訴貝殼財經記者，當前ai領域的求職氛圍較為浮躁，既湧現出盲目跟風的狂熱者，也出現了追逐高薪的投機者。
作為一名ai創作工具的創業者，王明（化名）在招聘中發現，不少人在求職過程中缺乏ai從業經驗，「僅僅是因為覺得現在ai很火，所以想加入，但這些人很難說是真正看好ai的人，只是為了趕上風口，且行動力往往都不強。」
2048影像科技聯合創始人沈興東則告訴貝殼財經記者，目前公司處於初創和融資階段，正在開發兩款針對剪輯師等影像從業者的ai應用軟體，因此開放了包括演算法和前後端研發在內的相關崗位。沈興東在面試過程中發現，求職者中存在著以高薪為目的的投機者，不過，也有一部分人希望通過這一崗位，去了解行業真正需求和供需關係，並通過解決這些問題，從而獲得回報。
沈興東在小紅書發布招聘信息後收到多份簡歷。受訪者供圖
高薪或成「大廠專屬」，企業需求悄然生變
實際上，隨著ai行業持續升溫，企業對人才的需求也逐漸發生轉向。
李成觀察到，當前企業對頂尖人才需求持續擴大，而對底層人才的需求卻在收縮。然而，供給端呈現相反趨勢：近三年演算法工程師候選人數量顯著增加，但大量不符合要求的候選人湧入，導致平均質量甚至低於三年前。
在李成看來，中低端或從事基礎工作的人才將逐漸被邊緣化，企業更重視能直接創造核心價值的頂尖人才，而非僅執行常規任務的人員。目前，不少求職者本科並非計算機專業畢業，僅希望通過1—2年的碩士學習便能進入這一行業，而企業想要招聘的演算法工程師，需要具備系統的計算機教育背景，擁有紮實的計算機基礎、演算法知識儲備，以及能夠解決實際問題的專業能力。
「從個人角度來看，不應該盲目跟風進入ai領域，雖然現在ai相關技術崗位的薪資較高，但高薪崗位的數量會逐漸減少。ai大模型對數據資源依賴度很高，而數據資源高度集中在大公司，所以高薪的ai技術崗位可能只是大公司的『奢侈品』」。李成直言。
接受貝殼財經採訪當天的凌晨，作為2048影像科技創始人之一的石戩剛剛結束了一場入職確認面試，在與三位候選人的溝通過程中，已有兩人確認加入。
石戩曾先後就職於華為、用友，「我們真正需要的是能站在行業和用戶的角度，運用ai解決實際場景應用問題的人才。」他在為公司招聘時發現，不少求職者一門心思撲在ai大模型技術層開發上，卻忽視了應用層面爆發的大量需求。
目前，ai行業招聘市場呈現出「高端技術崗收縮、應用層需求井噴」的特點，不少企業更關注人才能否將ai技術轉化為實際商業價值，而非單純比拼演算法能力。
石戩同樣認為，先進技術實驗所需的大量資源集中在少數組織手中，多數人只能在應用端發力。在校學生一般往演算法創新方向發展，這就造成了大部分同學的簡歷與企業崗位需求不相符。「他們有理論成果，卻缺乏從用戶或行業視角思考先進技術在實際工作中如何應用的能力。」
石戩以其所在的影像行業舉例稱，當前，編劇、導演、剪輯師等不同崗位都對ai有相應的需求，公司正在開發的兩款ai應用軟體都有意服務影視行業工作者。
競爭加劇拔高求職門檻，初創公司繞道攬才
「我之前在互聯網大廠、小廠分別有三段實習，崗位均是大模型演算法工程師。」2025年應屆畢業生小胡告訴貝殼財經記者，為了求職，自己在過去一年中陸續進行了多段相關職業實習。
然而，作為本碩均為「雙非」學校的學生，小胡在去年秋招和今年春招期間的求職過程並不順利，「雖然我有好幾段實習，但在學校背景上比較吃虧，同時在招聘的過程中面試官也會很關注論文發表。」
小胡去年秋招獲得的面試機會較少，今年春招一直在投遞簡歷。由於競爭激烈，目前僅在春招中收穫一個offer（錄用通知）。
浙江大學碩士研究生小陳同樣感受到了這一行業的高門檻，ai崗位競爭激烈，若想進入頭部大廠，學歷、論文以及實習經歷三者缺一不可。「本以為這兩年會是ai的風口年，相關崗位的薪資水平也高，因此義無反顧轉向了這個行業。但是直到秋招才發現企業整體需求較少，且傾向於頂尖的博士畢業生。」
小陳觀察到，行業對人才的需求正從泛化轉向垂直—— 企業更看重與崗位強匹配的經歷。當學歷成為首要門檻後，科研與實習的匹配度便成為突圍的關鍵。
不過，初創公司的選人邏輯截然不同。石戩直言：「頂尖人才大多都被互聯網大廠吸收了，我們融資時甚至主動強調『三無團隊』（無博士、無海歸、無清北背景），這既是破除資本對學歷的偏執，也表明我們更看重實際能力。"
得益於北京高校雲集、人才資源豐富的優勢，石戩所在團隊在招聘時收到大量來自北京頂尖高校的簡歷，而上海、深圳、杭州以及海外的求職者也不少。
石戩發現，武漢、南京、西安等高校密集城市的求職者參與度較低。石戩表示，雖然受到地理位置因素影響，這些地區的同學可能較難接觸到人工智慧一線，但想要走在前沿，必須發揮積極性，主動尋求相關發展機會。
石戩建議，高校學生應關注對人工智慧發展趨勢敏銳的媒體，形成自己的信息渠道。同時，可註冊各大平台開發者賬號，利用生態資源學習最新技術。
多名面試官告訴貝殼財經記者，高校學生可在學習階段積极參与實習，積累實踐經驗。王明鼓勵應屆生在人工智慧創業公司中鍛煉，「在創業公司工作的成長速度可能比在大廠更快，即使創業失敗，也能積累豐富經驗。如果創業成功，還能與公司共同成長，對於應屆畢業生來說，不必過於在意短期內的工資差異。」
新京報貝殼財經記者 韋博雅
編輯 王進雨
校對 趙琳
