摘要：在当下的春招热潮中，人工智能领域的岗位需求呈现出爆发式增长，成为求职者关注的焦点，机器人算法工程师招聘同比增长超 30%，其中人工智能行业对该岗位的招聘需求最为突出。
在当下的春招热潮中，人工智能领域的岗位需求呈现出爆发式增长，成为求职者关注的焦点，机器人算法工程师招聘同比增长超 30%，其中人工智能行业对该岗位的招聘需求最为突出。
算法人才供需两旺，引领技术创新潮流
随着人工智能技术向教育、金融、医疗等更多场景延伸，传统行业迎来智能化变革。以广州视睿电子科技公司为例，其研发的课堂智能反馈系统，能够为教师提供涵盖师生问答、课堂行为等内容的人工智能课堂报告，助力教学方法改进。而这份报告的生成，离不开背后的算法工程师。
算力需求催生硬件岗位，拓展就业新空间
算力作为人工智能发展的核心要素之一，随着人工智能在各领域的快速应用，对高算力、高性能的人工智能加速器的需求急剧增加，相关产品产量也随之快速增长。
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%。人工智能加速器设计和研发是跨学科领域，不仅需要深厚的电子工程知识，还需对计算机体系结构、机器学习算法有深刻理解，相关团队由软件工程师、硬件工程师和系统架构师等组成，行业对这类专业人才的需求极为旺盛。
数据相关岗位受青睐，夯实产业发展根基
数据是人工智能大模型训练的关键 “燃料”，海量数据训练赋予大模型强大的泛化能力。因此，数据科学家、分析师、工程师等岗位在人工智能领域备受欢迎。同时，一些聚焦技术底座的职业，也因对产业发展的重要支撑作用，受到科技企业关注。
人工智能的发展带来的相关岗位丰富多样，以下是一些较为全面的岗位整理作为参考：
技术研发类岗位
机器学习工程师：负责设计、开发和部署机器学习模型，通过对数据的分析和处理，优化算法性能，以实现对未知数据的预测和分类等任务。
深度学习工程师：专注于神经网络架构的设计与研究，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer 等，利用深度学习框架进行模型训练和优化，常用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
自然语言处理（NLP）工程师：主要开发文本分析、机器翻译、对话系统等应用，需要掌握 NLP 库如 spaCy、Hugging Face 等，以及语言模型微调技术，让计算机能够理解和处理人类自然语言。
计算机视觉工程师：从事图像识别、目标检测、视频分析等工作，例如在自动驾驶、医疗影像诊断等领域，通过 OpenCV、YOLO 等技术和算法，使计算机能够 “看懂” 图像和视频中的内容。
数据与工程类岗位
数据科学家：负责数据分析、特征工程以及构建预测模型。需要熟练掌握 SQL、Pandas 等数据处理工具，具备统计建模能力，并通过 A/B 测试等方法评估模型效果，为人工智能模型提供数据支持和决策依据。
数据工程师：主要构建和维护数据管道，负责数据的提取、转换和加载（ETL），确保数据的质量和可用性，支持 AI 模型的训练和应用。需要熟悉 Hadoop、Spark 等大数据处理框架和数据仓库技术。
AI 运维工程师（MLOps）：负责模型的持续集成、部署、监控与迭代，确保人工智能系统的稳定运行。需要掌握 Docker、Kubernetes 等容器技术，以及云平台（如 AWS、GCP）的相关知识，能够使用监控工具对模型性能进行实时监测和分析。
应用与产品类岗位
AI 产品经理：负责规划 AI 驱动的产品，了解市场需求和用户痛点，协调技术团队进行产品研发和落地，制定产品的发展战略和路线图，确保产品能够满足市场需求并具有竞争力。
AI 解决方案架构师：为企业定制 AI 解决方案，根据不同行业的需求和特点，整合各种 AI 技术和资源，设计出适合特定场景的系统架构，如智慧城市、智能制造等领域的解决方案。
生成式 AI 工程师：专注于开发 AIGC（人工智能生成内容）应用，如图像生成、视频合成、代码生成等，熟练掌握 Diffusion 模型、Stable Diffusion、MidJourney API 等技术和工具，创造出高质量的生成式内容。
新兴与交叉领域岗位
机器人工程师：开发 AI 驱动的机器人，涉及机器人的控制系统开发、传感器融合、运动控制等方面，使机器人能够实现自主导航、任务执行等功能，应用于工业生产、服务领域等。
AI 硬件加速工程师：致力于优化 AI 芯片（如 GPU、TPU、NPU）的算力效率，需要具备硬件架构知识，熟悉 CUDA 编程以及低功耗设计技术，以提高 AI 硬件的性能和能效比。
AI + 生物信息学家：将 AI 技术应用于生物信息学领域，如药物发现、基因分析等，通过生物数据建模和分子动力学模拟等方法，利用人工智能算法解决生物医学中的复杂问题。
天眼查专业版数据显示，截至目前我国现存在业、存续状态的人工智能相关企业超420.2万家。其中，2025年截至目前新增注册相关企业约24.5万余家，从企业注册数量趋势来看，近五年间，人工智能相关企业的注册数量呈现出逐年增长的态势，并在2024年达到顶峰。
从区域分布来看，广东省、江苏省、北京市的人工智能相关企业数量位居前列，分别为超过63.4万余家、33.5万余家和33万余家。
此外，通过天眼查天眼风险和深度风险来看，涉及司法案件的人工智能相关企业约占总数的2.23%。
人工智能产业的快速发展，对高层次、综合能力强的人才需求极为迫切。高校应优化人才培养结构，注重差异化培养，以适应不同产业方向的需求。在人工智能产业竞争日益激烈的当下，各地正积极布局算力基础设施建设，招商与引才同步推进，通过项目落地汇聚人才要素，力求在这场科技革命中抢占先机。
来源：如意商业
