薪酬与岗位结构

- 研发型岗位薪酬水平领先，尤其在大模型算法、深度学习、自然语言处理、多模态算法、机器学习、推荐算法、计算机视觉等方向，月薪中位值普遍超过2万元。

- 技术实力达到企业期望“90分”位置的资深研发人才，通常具备工资翻倍的成长空间。

- 在高端方向中，大模型算法的月薪最高，约为5.2万元；其他 AI 技术研发岗位也具有明显的提薪潜力，呈现出向上倍增的趋势。

- 非研发岗位方面，AI 产品经理在达到较高胜任度时，月薪可进入3万元区间，显示出企业对产品化才能的认可与需求。mile米乐

行业需求与渗透

- 高科技行业对 AI 人才的需求最为强劲，约60% 的高科技企业将 AI 人才视为核心招聘指标，显著高于金融等传统行业（约40.1%）。

- 其他行业如专业服务、制造、能源化工、交通物流等，同样出现 AI 人才需求上涨，增幅普遍在20% 以上。

- AI 的渗透正在持续深化，政策层面也把 AI 视为未来主要发展赛道，这将推动 AI 在更多行业的应用落地。

培育与供需结构

- 多数企业仍处于初级培育阶段，偏向试点与战略性防守，形成“先试点、再扩展”的渐进路径。

- 数据显示，80%以上的企业仅招聘了10人以内的 AI 毕业生，成本与业务结合探索是限制因素，这对新鲜力量而言既是挑战也是机遇。

- 头部科技企业和数字化转型领先的传统企业已经开始阵地化布局 AI 人才储备，以应对未来发展的需要，规模化程度正在提升。

- 整体需求呈扩张态势：约58.2% 的企业计划扩招 AI 相关人才，38.8% 的企业保持不变，约3% 的企业预计招聘会有所减少。对 AI 行业的应届生来说，市场仍处于上升阶段，是进入门槛较低且成长空间较大的阶段。

岗位与职业发展趋势

- AI 的岗位结构偏向研发与技术支持等方向，带来相关岗位的快速增长；与此同时，重复性、规模化的标准岗位需求有所下降，这也提示职场人员需要提升创造力、同理心、跨领域能力等 AI 无法轻易替代的能力。

- 面对前沿技术壁垒（如大模型、芯片等领域），头部企业正在加大人才争夺。这些企业更看重“人的综合价值”而非单纯的学历背景。

学历与能力的评价标准

- 现在企业在选才时，名校学历的影响力有所下降，处在较低的位置，但并非被完全排除。对 AI 人才而言，实践能力与落地经历成为更关键的硬性标准。

- 重要的评估维度通常包括：数学与算法基础、实际项目/实习或竞赛经历、对当前热门技术的掌握程度、软硬件协同开发经验，以及名校学历的程度但不再是决定性因素。

- 关键指标及其占比（以往受访企业的综合观察）：

- 数学与算法基础：约60.3%

- 实际项目/实习或竞赛经历：约52.5%

- 精通当前热门技术：约34.6%

- 软硬件协同开发经验：约30.7%

- 名校学历：约28.8%

未来展望与求职策略

- 总体趋势显示：对技术研发人才的重视进一步增强，强调项目实践能力与算法基础，AI 岗位普遍在扩招，AI 的行业渗透率将持续提升。

- 对于应届生而言，算法基础扎实、具备实际项目经验并能清晰呈现成果的人才将更具竞争力，成为未来职场的“刚需”。

- 具备高素质与潜力、在算法基础和项目实践方面有突出表现的应届生，预计将成为未来职场中的最大赢家。

简要总结

- AI 人才市场正在经历结构性强化：高技术研发岗位高薪、企业对实际能力的重视程度提升、行业应用边界不断扩展、教育背景的次要性提高而能力与经验成为核心。

- 面向未来，提升算法基础、积累落地型项目经验、培养跨领域协作能力，将是求职者提升竞争力的关键路径。