哪些岗位活跃?从春招市场看人工智能产业人才供需
“人工智能+”为就业市场提供新机遇。当前,在就业市场活跃的人工智能岗位有哪些?反映出怎样的产业发展趋势?长期来看,人工智能产业哪些职业值得关注?近日,记者走进校园和产业应用一线采访。
人工智能广泛落地,算法人才供需两旺
宁夏吴忠利通区扁担沟中心学校,是当地智慧课堂创新实践应用项目试点校。智慧教室里,一堂语文课正在进行,学生们分组讨论,并通过平板电脑将答案上传系统。
“27次问答,追问占比22%。”下课后,教师收到一份人工智能课堂报告,涵盖师生问答、课堂行为等,提醒其针对性地改进教学方法。这份报告源自2000公里外的广东,由广州视睿电子科技公司研发的课堂智能反馈系统提供。
“报告的生成离不开背后的算法工程师。”吴捷是广东工业大学硕士生,在视睿科技自然语言处理方向的算法工程师岗位实习。这段时间,他参与了课堂智能反馈系统的数据处理,以及大模型训练、评测工作。
“系统搭载了教育大模型,我们对课堂环节进行多模态数据采集和分析,让系统准确捕捉师生问答等有效信息,反复学习这些数据。”吴捷说,与此同时,将教育教学理论转换为人工智能掌握的语言,训练其提出专业建议。
随着人工智能技术向更多场景延伸,“人工智能+”浪潮以前所未有的速度,改变着人们的工作与生活。“人工智能+教育”“人工智能+金融”“人工智能+医疗”……传统行业迎来智能化新机遇。
以视睿科技为例,其主营的液晶显示主控板卡、交互智能平板等人工智能产品,广泛应用于家电、教育、企业服务等领域。“人工智能技术涉及研发、生产、服务全流程,需要大量算法人才。”公司首席技术官杨铭表示。
在多地春招市场,算法工程师岗位供需两旺。招聘平台数据显示,今年春招,机器人算法工程师招聘同比增长超30%。从行业分布看,招聘机器人算法工程师最多的行业是人工智能。
“一方面,要对现有大模型进行性能调优及工程化落地,通过技术创新降成本;另一方面,需突破具身智能、多模态融合等技术瓶颈。这些技术需求,带动了算法工程师等岗位的招聘需求。”杨铭说,“数理基础扎实、动手能力强的学生,只要具备一定的人工智能学习背景,我们就非常欢迎。”
算力需求激发关键硬件发展潜力,为求职带来利好
算力是人工智能发展的核心要素之一。人工智能在各领域的快速应用发展,也增加了对高算力、高性能的人工智能加速器的需求,相关产品产量快速增长。
“人工智能加速器是专门用来加速人工智能任务处理的硬件,能快速理解大量信息,帮助手机、电脑等设备完成以往难以高效解决的任务,比如图像识别、语音识别、自然语言处理等。”上海交通大学博士研究生王旭航即将毕业,入职上海华为技术公司从事研发工作。
“读博期间,我见证了人工智能从起步进入‘深思考’阶段,用户需求指数级增长。这让我们相关专业的学生在找工作时,选择面更宽了。”王旭航说,这几年明显感到人工智能加速器研发岗位的需求在增加,“我应聘的岗位今年还招了几名博士生和硕士生。”
“在企业办公、工业互联网等场景中,高效部署人工智能加速器非常重要。我未来参与研发的主要涉及通信领域,通过设计专用的人工智能加速器提高运行效率。”王旭航介绍。
根据中国人工智能计算力发展评估报告,2024年我国智能算力规模同比增长74.1%。“这意味着人工智能加速器作为关键硬件,将有更大的发展潜力和市场空间。”上海交通大学人工智能学院教授张娅表示,对有志于投身这场科技革命的年轻人来说,正是抓住机遇的时候。
这两年,张娅指导的一些学生也进入科技企业从事相关工作。“人工智能加速器设计和研发是跨学科的,不仅需要深厚的电子工程知识,还要对计算机体系结构、机器学习算法有较深刻理解。”张娅说,相关团队通常由软件工程师、硬件工程师和系统架构师等组成,“行业对专业人才的需求很大,为学生求职带来利好。”
采访中记者发现,有的地方积极布局算力基础设施建设,招商、引才同步推进,通过项目落地汇聚人才要素。多地在人工智能人才吸引和产业布局方面主动作为,以在人工智能产业竞争中赢得先机。
建造维护“数字高速公路”,相关岗位增加
“请规划最快的回家路线。”杭州一名车主坐进汽车,对着车内搭载的智能系统发出指令。几乎同一时间,车辆启动导航,根据实时交通信息选择最佳路径。要想语音指令快速响应,让系统迅速做出可靠判断,就需要数据传输更高效。
数据,是人工智能大模型训练的“燃料”。通过海量数据的训练,大模型才能具备强大的泛化能力。近年来,数据科学家、分析师、工程师等,成为人工智能领域较受欢迎的岗位。与此同时,一些聚焦技术底座的职业,因其处于打基础、利长远的重要环节,也受到科技企业关注。
浙江大学应届毕业生席少珂前不久通过校园招聘,收到阿里云智能集团的录用通知,岗位是网络技术高级开发工程师。“我报考的基础设施事业部负责为用户提供计算、存储、网络等基础云服务。”在她看来,这个岗位就是为人工智能世界建造和维护“数字高速公路”“超级计算工厂”。
“大模型训练过程中,海量数据进出服务器。我们会研究设计更宽敞快速的数据通道,让训练速度更快、成本更低。”席少珂说,数据既要“跑得快”,还要“不迷路”。比如,当服务器宕机,数据传输需要自动切换路线,绕过“危险路段”。“我们的工作可以让人工智能基础设施更高效、更稳定。”
这类岗位需求为何增加?席少珂认为:首先,人工智能网络基础设施涉及硬件传输、协议设计、故障容错等多个细分领域,需要大量网络“匠人”各展所长。其次,技术底座一旦出问题,会影响用户安全、企业利益,这就要求每个技术细节极致打磨。最后,随着人工智能快速发展,网络技术必须同步升级,既要追赶现有技术,又要预研未来需求,需要更多人手参与快速迭代。
据介绍,阿里巴巴集团已启动春季2026届实习生招聘。更加注重人工智能方向,相关岗位占比近五成;部分人工智能业务部门占比更高,在阿里云超80%。阿里云资深招聘总监曹彬介绍,公司涉及数据的岗位增多。比如多模态工程师,开发和优化支持文本、图像、音频、视频等多模态数据的人工智能模型;再如合规专家,制定人工智能系统的数据隐私保护策略,确保技术应用符合法律法规。
校园招聘中,人岗相适度如何?曹彬告诉记者,随着新岗位需求扩大,存在一定的人才结构性短缺。“从企业用人角度看,打好理论基础的同时,希望增加与应用场景相关的实践经历,人才培养与技术迭代同频共振。”
面对产业发展“热度高”,专家表示,人才培养要“冷思考”。“行业对高层次、具备综合能力的人工智能人才有着较大需求。”中国科学院自动化研究所研究员王亮表示,近年来高校人工智能专业的报考升温,但关键在于优化人才培养结构,注意质量的提升和人才的合理分布。未来,随着人工智能技术深入应用,不同层次和领域的人才需求会更加细分,高校在专业设置和课程设计上应更加注重人才的差异化培养,以适应不同产业方向的需求。
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