Q30｜就业：哪些AI方向人才需求更大？
Tyler/Max/万学凡/裴雷/孙源青
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。
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AI
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1. AI领域中，大模型研发相关岗位和AI与垂直场景结合的应用岗位是当前最具爆发力和需求量较大的方向。 2. 在AI技术方向上，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。 3. 未来AI人才招聘趋势变化将更注重复合型人才，既懂AI技术又熟悉金融业务知识的人才将更受青睐。 4. AI技术在证券领域的深化应用使得对多模态AI技术人才以及具备金融与AI跨学科知识的复合型人才的需求也会增加。 5. 在AI领域，算法岗位仍是薪资水平最高的方向之一，但也开始显现出“结构性替换”的苗头。 6. AI领域对于具备联邦学习、多方安全计算等隐私计算技术能力的人才需求会有所上升，以满足金融数据安全和合规要求。 7. AI领域最容易就业、需求也最大的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。 8. AI领域对内容分析师、AI算法工程师的招聘需求量较大，且未来这一趋势仍将延续。 9. AI领域对具备大模型微调、应用开发相关技能的人才需求可能增加，随着大模型在金融领域的探索应用。 10. AI领域对于能够融入更强金融属性的AI人才的需求也在不断增加，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。
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