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（图片来源：CFP）
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经济观察报 记者 沈怡然 大模型的落地，推动人工智能（AI）行业进入新一轮发展热潮，人才市场供需形势进一步紧张。赋猎咨询管理合伙人沈嘉对记者称，2023年以来，互联网大厂（规模大、知名度高的互联网公司）、传统企业、科研机构扩大招聘AI人才，但仅限于有大模型相关经验的人才。
沈嘉所在的团队从2022年8月开始关注大模型相关的技术发展、全球人才分布与流动，并帮助国内企业寻访高端人才。他认为，这一阶段的大模型热潮并没有惠及大部分AI人才市场，包括大部分有传统AI经验的人才和AI相关专业毕业生。企业的需求集中在大模型专家级人才上。保守估计，拥有12B（亿）参数量以上数据集预训练相关经验的高级大模型人才，在国内不超过1300位。
记者从智联招聘处获悉，该平台上提及AIGC（生成式人工智能）、大语言模型、大模型等关键词的岗位，自ChatGPT（OpenAI开发的人工智能聊天机器人程序）发布以来持续增长，但在各行业总量不大，岗位薪资也未出现明显上涨，如果看更大范畴的人工智能岗位，并没有出现招聘增长的情况。
记者从猎聘、BOSS直聘等平台发现，无论互联网大厂、AI大厂等科技公司，还是金融、医疗等传统公司，在招聘大模型相关岗位时，很多要求“具备大模型预训练经验”、“熟悉Transformer（适用于大模型的预训练框架）”、“深入理解大模型应用场景”等等，甚至提出“曾就职于OpenAI”、“在国际顶级核心期刊发表过大模型相关研究成果”等要求。
小部分人才紧俏
沈嘉称，和上一波AI热潮相比，大模型时代AI人才更为紧俏。需求方在增加，这不只是互联网大厂和AI企业，更多传统企业和研究机构也在积极招聘AI人才；同时，国内市场上具备大模型相关经验的人极少。目前，互联网大厂中沉淀的大量算法人才，他们争相申请内部调岗参与大模型业务，以积累新的工作经验。
在他看来，企业希望招聘有大模型预训练经验的人，大模型代表了新的研究范式，承袭过去的技术，但更需要新的训练框架和方法。以算法工程师为例，这是AI业务中较为基础、需求量较大的岗位，工程师针对业务场景做定制算法、训练算法以及后期维护。大模型时代需要运用新的框架、手法和交付方式，在预训练大模型的过程中还要消耗较大算力。这些都对工作能力和经验提出了更高的要求。
从岗位来看，需求集中在具备大模型经验的算法工程师和产品经理。对于猎头来说，从国内的公域招聘渠道，几乎找不到相关人才，要从闭门会议、学术机构等私域以及海外市场寻找。
互联网大厂自8月底以来启动校招，AI岗位的校招通常面向计算机科学与技术、人工智能、软件工程、大数据等专业，国内越来越多高校布局了相关专业。
沈嘉称，从校招情况来看，企业需求集中在少数有相关实验室的院校中，而国内院校普遍的研究能力和实验基础达不到布局大模型实验室的要求。从学历来看，本科生的机会极少，硕士学历是相关岗位的起步水准。
AI的校招有待回暖
记者从牛客平台获悉，2024届毕业生（即将于2024年6月毕业）平均每人已经投递16.8份简历，有81.1%的学生尚未收到Offer（企业方给求职者的聘用意向书），2023届中有31.9%的学生尚未收到Offer。
牛客平台是一家定位校招的招聘平台，平台上的学生用户九成以上为计算机相关专业，这也是AI类岗位校招主要需求的专业。牛客社区有超900万用户，主要为985/211/双一流及QS100知名高校本硕博学生。2023年以来，该社区学生对AIGC的谈论内容开始飙增，讨论、阅读、发布等相关内容量相比2022年翻了50倍。
牛客创始人、CEO叶向宇对记者称，很多应届生感知到了未来更多机会在AIGC相关的赛道，但有很多纠结和疑虑。AIGC机会更多集中在大厂，相比其它开发岗位，此类算法等岗位“太卷”。大厂对学历、学校、技术能力，甚至论文等要求更高，让一些同学萌生退意，在选择投递通用开发和算法类等AIGC相关岗位中，犹豫不决。
沈嘉称，近几年，大模型一直是人工智能领域的前瞻方向。要培养有大模型相关能力的应届生，需要高校导师有前瞻的研究选题，需要院校具备算力、数据等一定实验基础，国内能满足这些要求的院校实验室少之又少：大约只有12所左右的院校有相关的实验室。其中，部分实验室的导师在外创立了大模型公司，其学生毕业直接进入公司，在外也能顺利拿到AI岗位的offer，甚至在投资机构支持下直接选择创业。
叶向宇称，在就业形势不佳的情况下，愈来愈多学生选择了海投，对比2022年秋招，2023年春招期间投递30家以上的学生占比达47.1%，提升超16%。
更多学生将目光放在其他行业上。根据牛客平台数据，2023年7-9月，人工智能行业的牛客指数（用来显示企业雇品影响力和吸引力）比同期降低了30%，甚至低于平均值水平，相比之下，企业服务、通信电子、电商、硬件仍然在平均水位之上。
从牛客平台看，AI相关专业的学生的投递选择更加多元，越来越多的学生投向机械/制造岗位，教育/科研岗位的投递量也增长30%。
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沈怡然经济观察报记者 大科创新闻部记者
关注硬科技领域，包括机器人及人工智能、无人机、虚拟现实（VR/AR）、智能穿戴，以及新材料领域。擅长企业深度报道及上市公司分析报道。发现前沿技术、发展趋势投资价值。
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