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2026届校招季，AI人才抢夺已进入白热化阶段，高端AI人才在跳槽时薪资涨幅可达30%-50%

2025年，随着DeepSeek等大模型技术的突破性发展，AI人才争夺战已超出传统边界，延伸至2026届高校毕业生招聘市场。最新发布的《2026届校招AI人才需求报告》描绘了一幅火热的图景：近60%的高科技企业已将AI人才纳入核心招聘目标，其创新驱动发展的特性决定了对AI人才的刚性需求。

在这场人才争夺战中，大模型算法工程师以月薪5.2万元登顶校招市场"薪酬天花板"，而数学能力与实战经验正成为求职者最有力的"通行证"。对于2026届毕业生和计划转型AI领域的从业者来说，了解这些趋势至关重要。

一、 薪资透视：大模型算法岗登顶"薪酬金字塔"

应届生最关注的薪资维度，报告数据呈现出明显的"技术导向型"特征。

AI技术研发类岗位薪酬全面领跑，其中大模型算法、深度学习、多模态算法等核心技术岗的月薪中位值均突破2万元，远超互联网行业平均校招薪资水平。

若以"企业理想候选人"（即技术能力达到90分位）为标准，薪资涨幅更为显著：

• 大模型算法岗以5.2万元/月登顶薪酬榜首
• 机器学习、计算机视觉、自然语言处理等岗位紧随其后，月薪均突破4万元
• 非技术岗中，仅AI产品经理能达到3万元/月，但需具备"技术理解+业务落地"双重能力

学历对薪资的影响也在进一步细化。硕士学历的AI研发岗应届生，月薪中位值比本科高25%-30%。而顶尖院校（如清北复交、海外QS前50）的博士候选人，部分企业甚至开出"年薪百万+股权激励"的优厚条件，凸显高端AI人才的稀缺性。

支持性岗位与核心技术岗位的薪资存在显著差距。AI测试工程师月薪中位值为13621元，AI数据训练师为8513元，这一差距凸显了行业对高端技术人才的倾斜。

二、 需求分析：高科技行业成"主力军"，传统行业AI渗透率加速提升

AI人才需求已从互联网、科技行业向全领域扩散。

近60%的高科技企业将AI人才纳入"战略级招聘指标"，优先保障研发岗编制，这一比例比传统热门的金融行业（40.1%）高出近20个百分点。

传统行业的AI需求则呈现"场景化爆发"特征：

• 制造业：智能工厂改造推动AI视觉检测、生产流程优化岗需求增长，某汽车零部件企业2026届计划招聘30名AI工程师
• 能源化工：AI能耗优化、设备故障预测成为核心方向，某石化企业校招新增"AI能源调度岗"
• 交通物流：自动驾驶、智能仓储催生多模态算法、路径规划算法人才需求，京东物流、顺丰等企业均在扩大AI校招规模

政策层面，《国务院关于深入实施"人工智能+“行动的意见》明确将"AI+制造”“AI+医疗”“AI+交通"列为重点领域，进一步推动企业加大AI人才储备。可以预见，未来3-5年，AI在传统行业的渗透率将持续提升，跨领域AI人才（如"AI+生物医疗”“AI+新材料”）将更具竞争力。

从招聘规模看，AI校招市场呈现"两极分化"：

• 多数企业（80%以上）仍处于"谨慎试点"阶段，2026届AI应届生招聘量控制在10人以内
• 头部企业（含科技巨头、数字化转型领先的传统企业，占比7.1%）则开启"规模化储备"

某头部互联网企业AI负责人在访谈中提到：“大模型、AI芯片等技术壁垒高的领域，人才缺口至少持续5年，我们会优先锁定有竞赛或实习经历的应届生，甚至提前发放’预录取offer’。”

三、 能力重构：数学能力成"新货币"，实战经验胜过名校学历

企业招聘AI人才的核心指标发生了颠覆性变化。

专业基础和实践能力是企业招聘AI相关应届生时最看重的因素，数学与算法基础、实际项目/实习或竞赛经历比例分别为60.3%和52.5%。

同时，精通当前热门技术（34.6%）和软硬件协同开发经验（30.7%）作为AI领域关键技术能力，也是企业招聘时重点关注因素。

值得注意的是，名校学历（28.8%）重要性仅位居第五，"纸上谈兵"式人才正在失去竞争力。

企业的筛选方式也随之调整：

• 字节跳动AI岗笔试新增"场景化编程题"，要求候选人基于真实业务数据（如短视频推荐）设计算法方案
• 美团在面试中加入"开源项目考察"，GitHub有高星项目（如大模型微调工具、CV开源库）的候选人可直接进入二面
• 百度则通过"暑期实习转正"锁定人才，要求实习生参与至少1个落地项目（如AIGC内容生成）

脉脉商业运营总监杨滢向媒体透露，整体看，目前大厂在校招时正在弱化学历标准，而是否在大厂有过实习或者参与项目的经历成为一个重要的筛选指标。

在清华大学人工智能方向毕业的王泽川（化名）通过美团北斗计划加入该公司，他分享了面试经验：“在面试中，面试官会关注如何用技术解决实际问题。例如我曾被问及：‘如果你是技术负责人，要如何带领团队训练一个面向具体场景的大模型？’”

四、 行业洞察：大厂开启"抢人大战"，AI岗位占比飙升

2026年大厂招聘计划陆续公布，AI+相关岗位需求量暴涨。

百度2026届校招中，AI岗位占比超90%。百度表示，2026届校招将放出4000多个Offer，同比增幅达到35%。

阿里巴巴秋招进一步加大AI人才招聘力度。今年上半年春招AI相关岗位占比近5成，此次AI相关岗位占比超6成，部分AI业务部门占比更高，阿里云、阿里国际、钉钉占比80%，高德占比75%。

字节跳动计划招聘超5000个岗位，比去年增加了20%，研发类岗位招聘数量同比增长23%，算法、前端、客户端增幅最大。

其他大厂的招聘计划也体现出类似趋势：美团计划招募约6000人，京东宣布2026届校招开放3.5万个岗位。

一线岗位扩招的同时，各家大厂的人才计划也纷纷走到台前：阿里推出"阿里星*人才招募培养计划"、字节跳动先后设立了"筋斗云"和"Top Seed"人才计划、美团延续开设多年"北斗计划"、腾讯推出"青云计划"等，均带有明显的AI指向。

五、 竞争格局：人才供需失衡，优质候选人成争抢对象

AI人才市场正经历前所未有的繁荣景象。

脉脉数据显示，2025年2月，人工智能相关岗位数量同比增长10倍，成为关键转折点。2025年7月，人工智能相关岗位数量较2024年1月飙升29倍。

这种爆发式增长创造了极度失衡的供需关系——每两个AI岗位仅能匹配到一位合适候选人。

高端AI人才在跳槽时薪资涨幅可达30%-50%。这种"人才争夺战"已延伸至校招领域，脉脉上过半AI相关应届生岗位月薪超过5万元。

有猎头在朋友圈感叹，做算法的应届生赶上了好时候。据他透露，随着AI相关岗位HC（Head Count，名额）释放，顶尖高校的应届博士年薪逼近200万元。

上涨不仅体现在正式岗位，实习市场同样水涨船高。脉脉数据显示，部分AI实习生的日薪已高达4000元，远超许多行业、岗位正式员工的月薪。

长期来看，AI人才的紧缺或许将成为常态。麦肯锡公司发布的一份报告显示，预计2030年中国对熟练人工智能人才的需求将增至2022年的6倍。

六、 学习路线：大模型时代的能力构建指南

面对AI时代的挑战，求职者需要一个系统的学习与发展路线图。

对于大模型技术的学习，业内专家提出了七个阶段的学习路径：

• 第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法
• 第二阶段：通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用
• 第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统
• 第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统
• 第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型
• 第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例
• 第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用

同时，AI技术也在重塑岗位结构：基础数据标注、简单代码编写等重复性岗位需求下降30%，而AI训练师（负责大模型调优）、AI伦理顾问（规避技术风险）、AI解决方案架构师（衔接技术与业务）等新兴岗位需求增长超50%。

报告建议，应届生应聚焦"AI无法替代的能力"：如跨领域整合（如懂医疗+AI）、创造力（如AIGC内容设计）、同理心（如AI产品用户体验优化），避免陷入"纯技术内卷"。

七、 求职建议：如何在AI时代抢占先机？

面对AI时代的机遇与挑战，求职者应该从三个方面提升竞争力：

积累实践经验

参与Kaggle、天池等AI竞赛，或申请大厂暑期实习，优先选择能接触核心业务（如大模型微调、AI视觉落地）的项目。

毕业于浙江大学计算机学院的梁辉（化名）便是通过实习转正进入京东。他提到：“这段实习让我快速弥补了从校园科研到职场业务落地的认知差距，也让我思考问题的方向从技术可行逐步走向业务实用。”

聚焦细分方向

避开"全面撒网"，深耕1-2个垂直领域（如"AI+医疗影像"“AI+智能驾驶”），形成差异化优势。

从未来几年的趋势看，高素质高潜力的AI应届生将变得更吃香，特别在算法基础和项目实践上能有突出表现的竞争者，会在这场AI竞赛中成为最大赢家。

关注政策导向

紧跟"人工智能+"行动重点领域，提前学习相关行业知识（如制造业生产流程、医疗行业合规要求），成为"技术+业务"双通才。

当前的AI岗位校招市场正呈现出"需求稳增、结构优化、薪酬分化"的三大特征。随着AI技术深入产业，企业对高素质、高潜力的AI应届生需求将持续增长，具备扎实算法基础和项目经验的人才将成为最大赢家。

未来，AI行业的竞争将从"技术争夺"转向"人才争夺"，而具备扎实基础、实践能力与跨领域视野的应届生，将成为这场竞赛的最终赢家。

对于2026届的毕业生和计划转型AI的从业者来说，现在正是夯实基础、积累经验的最佳时机。掌握大模型技能，就是把握高薪未来。

八、如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈，帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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