“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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