本文基于科锐国际发布的《2026 AI人才市场报告》分析了AI岗位的结构变化和职场趋势。报告指出AI岗位总量三年增长119%应用岗占比提升Agent开发岗位增速达18倍表明企业正将AI嵌入业务流程。职场人需关注岗位技能转变行业经验与AI工具结合成为新竞争力。AI正从研发转向应用为技术从业者和非技术背景人士带来新机遇。1、算法岗占比在跌9月17日科锐国际联合得到AI学习圈发布了一份《2026 AI人才市场报告》。报告基于过去三年公开招聘岗位数据覆盖多个行业和城市。最显眼的一个数字是AI相关招聘职位三年增长了约119%在全部招聘中的占比从0.72%升到2.01%接近翻了三倍。但比总量更有意思的是结构变化。2、Agent开发岗涨18倍2024年上半年核心算法岗占全部AI岗位的68%。到2026年上半年这个比例变成了45%。与此同时把模型接入产品和业务的应用岗以及围绕AI开展运营、销售、设计和支持的关联岗合计占比达到了55%。AI岗位的定义本身在变。过去提到AI人才默认是算法工程师、大模型研发人员。现在一个帮企业把RAG引擎接入ERP系统的工程师、一个会写提示词和做Agent工作流的产品经理、一个用AI工具批量生成短视频素材的内容运营都被统计进了AI岗位。3、机会在传统行业细分增速更能说明问题。大模型应用及Agent开发岗位的数量已经接近三年前的18倍。AI产品经理涨了接近4倍。AI运营、AI销售、AI售前及解决方案等岗位也在持续增加。甚至连传统岗位的招聘要求都在变——运营岗明确写需要AI能力的比例从2.9%升到9.7%市场岗从1.9%到6.1%法务岗从1.2%到3.9%。算法岗并没有萎缩。三年来核心算法岗的招聘需求仍增长了约55%绝对数量在上升。但应用和关联岗位的增长速度远远超过了它导致占比被稀释。这符合技术扩散的一般规律基础设施建好后上层应用的用工需求会超过底层研发。4、对职场人的两个信号另一个反直觉的数据是企业的分布。约84%的AI岗位来自AI岗位占自身全部招聘职位不足30%的企业。换句话说绝大部分AI工作机会不在字节、百度、阿里这些AI密集型公司而在传统企业——卖床罩的、做温控设备的、搞物流的。一家主业不是AI的公司因为需要用AI分析睡眠数据来优化产品设计于是招了一个AI算法和一个产品经理。从企业规模看500人以下的小公司贡献了49.3%的AI招聘需求接近一半。其中0-500人规模的企业AI应用工程岗位三年增长418%AI产品管理增长358%。小公司在AI落地上的灵活性和意愿可能比大公司更强。行业的分布也在扩散。过去三年广告/传媒/教育/文化行业的AI岗位增长354%医疗148%金融116%汽车/机械/制造86%。互联网仍然是AI招聘的绝对主力但增速已经让位给传统行业。城市层面北京、杭州、上海、深圳的AI岗位总量仍然遥遥领先。上海2026年上半年约有1.5万个AI岗位。但增速最快的是郑州——三年增幅341%虽然总量还不到北京的七分之一。郑州的路径是短剧产业算力基础设施原有内容产业链嫁接AI剪辑、AI漫剧创作再叠加算力中心运营岗。武汉增218%靠汽车、光电、机器人成都增263%偏互联网软件和电子硬件苏州增147%制造业AI岗已经超过互联网。这些数字指向同一个结论AI正在从专业技能变成基础能力。就像十年前企业标配IT工程师一样今天越来越多的企业在标配AI相关岗位。不是每家公司都要训练大模型但越来越多的公司需要把大模型接进自己的业务流程。对职场人来说报告里有两个信号值得注意。第一同岗位的要求变了。一个三年前叫内容运营的岗位现在的JD里可能多了AIGC工具使用、AI视频生成、提示词工程这些要求。第二行业经验在升值。要求10年以上经验的AI岗需求是三年前的2.32倍明确要求行业经验的比例从4.7%升到7.2%。企业要的不是只会调模型的人而是懂业务能落地的复合型人才。AI没有消灭工作机会它在重新分配。被压缩的是重复执行类的岗位涨起来的是判断、选型、落地类的岗位。这个趋势对正在择业或转行的职场人来说比AI会不会取代我这个问题更实际。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。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。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】 AI从研发转向应用：小白程序员必备的收藏级学习指南！
本文基于科锐国际发布的《2026 AI人才市场报告》分析了AI岗位的结构变化和职场趋势。报告指出AI岗位总量三年增长119%应用岗占比提升Agent开发岗位增速达18倍表明企业正将AI嵌入业务流程。职场人需关注岗位技能转变行业经验与AI工具结合成为新竞争力。AI正从研发转向应用为技术从业者和非技术背景人士带来新机遇。1、算法岗占比在跌9月17日科锐国际联合得到AI学习圈发布了一份《2026 AI人才市场报告》。报告基于过去三年公开招聘岗位数据覆盖多个行业和城市。最显眼的一个数字是AI相关招聘职位三年增长了约119%在全部招聘中的占比从0.72%升到2.01%接近翻了三倍。但比总量更有意思的是结构变化。2、Agent开发岗涨18倍2024年上半年核心算法岗占全部AI岗位的68%。到2026年上半年这个比例变成了45%。与此同时把模型接入产品和业务的应用岗以及围绕AI开展运营、销售、设计和支持的关联岗合计占比达到了55%。AI岗位的定义本身在变。过去提到AI人才默认是算法工程师、大模型研发人员。现在一个帮企业把RAG引擎接入ERP系统的工程师、一个会写提示词和做Agent工作流的产品经理、一个用AI工具批量生成短视频素材的内容运营都被统计进了AI岗位。3、机会在传统行业细分增速更能说明问题。大模型应用及Agent开发岗位的数量已经接近三年前的18倍。AI产品经理涨了接近4倍。AI运营、AI销售、AI售前及解决方案等岗位也在持续增加。甚至连传统岗位的招聘要求都在变——运营岗明确写需要AI能力的比例从2.9%升到9.7%市场岗从1.9%到6.1%法务岗从1.2%到3.9%。算法岗并没有萎缩。三年来核心算法岗的招聘需求仍增长了约55%绝对数量在上升。但应用和关联岗位的增长速度远远超过了它导致占比被稀释。这符合技术扩散的一般规律基础设施建好后上层应用的用工需求会超过底层研发。4、对职场人的两个信号另一个反直觉的数据是企业的分布。约84%的AI岗位来自AI岗位占自身全部招聘职位不足30%的企业。换句话说绝大部分AI工作机会不在字节、百度、阿里这些AI密集型公司而在传统企业——卖床罩的、做温控设备的、搞物流的。一家主业不是AI的公司因为需要用AI分析睡眠数据来优化产品设计于是招了一个AI算法和一个产品经理。从企业规模看500人以下的小公司贡献了49.3%的AI招聘需求接近一半。其中0-500人规模的企业AI应用工程岗位三年增长418%AI产品管理增长358%。小公司在AI落地上的灵活性和意愿可能比大公司更强。行业的分布也在扩散。过去三年广告/传媒/教育/文化行业的AI岗位增长354%医疗148%金融116%汽车/机械/制造86%。互联网仍然是AI招聘的绝对主力但增速已经让位给传统行业。城市层面北京、杭州、上海、深圳的AI岗位总量仍然遥遥领先。上海2026年上半年约有1.5万个AI岗位。但增速最快的是郑州——三年增幅341%虽然总量还不到北京的七分之一。郑州的路径是短剧产业算力基础设施原有内容产业链嫁接AI剪辑、AI漫剧创作再叠加算力中心运营岗。武汉增218%靠汽车、光电、机器人成都增263%偏互联网软件和电子硬件苏州增147%制造业AI岗已经超过互联网。这些数字指向同一个结论AI正在从专业技能变成基础能力。就像十年前企业标配IT工程师一样今天越来越多的企业在标配AI相关岗位。不是每家公司都要训练大模型但越来越多的公司需要把大模型接进自己的业务流程。对职场人来说报告里有两个信号值得注意。第一同岗位的要求变了。一个三年前叫内容运营的岗位现在的JD里可能多了AIGC工具使用、AI视频生成、提示词工程这些要求。第二行业经验在升值。要求10年以上经验的AI岗需求是三年前的2.32倍明确要求行业经验的比例从4.7%升到7.2%。企业要的不是只会调模型的人而是懂业务能落地的复合型人才。AI没有消灭工作机会它在重新分配。被压缩的是重复执行类的岗位涨起来的是判断、选型、落地类的岗位。这个趋势对正在择业或转行的职场人来说比AI会不会取代我这个问题更实际。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。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。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】