人工智能的竞争，永远延续着这样一条规律：人才第一，数据第二，算力第三。OpenAI的遥遥领先，正是靠的其庞大的人才军火库。
很多人都有一个问题：到底什么才是AI时代最需要的人才？这个问题，或许我们能在2025年春招中找到答案。
最近，乌鸦君分析了北上深杭四个城市，近3000个高薪（月薪在2万以上）的AI岗位招聘数据，发现了一些有意思的结论：
越来越多企业开始抛弃唯学历论。比如，深度求索（DeepSeek）、MiniMax、Momenta等明星公司在部分岗位招聘里，只要求本科学历。
相比学历，他们更加重视工程和学术能力。比如，在深度求索岗位招聘里，强调了有实际研发经验，或者能独立解决复杂的技术问题优先。
除了以上这些外，AI时代还有更大的一个变化在于，对人才的复合能力要求更高了。
就拿当下最火的AI产品经理来说，不仅需要懂用户，还需要懂模型，并在模型输出的不确定性和确定性的用户需求之间，找到一个微妙的平衡。
产品经理的要求变化，只是人类工作的缩影。当AI能做的工作越来越多，人需要从更高的维度上去整合这些能力，这无疑对人的综合能力提出了更高的要求。
换句话说，在AI时代，人才的价值不仅没有变得边缘，反而更加中心化了。
01 家家都在抢，算法工程师才是AI时代的“黄金职业”
DeepSeek带火算法工程师，成为“新黄金职业”。
月薪2万以上的应届生AI岗位中，岗位名称提及“算法”的岗位占比高达44.8%。
无论是大厂还是独角兽，各行业的中小企业都在招，而且个个薪水丰厚。
像京东招聘的AI算法工程师，能够给开到月薪30k-60k/薪，同花顺也给AI算法工程师开出了45-75k/15薪，蚂蚁集团在北京、成都、重庆等地都给算法工程师开出了20-40K/16薪的待遇。
即便在中小企业里，算法工程师的待遇也不差。
根据乌鸦君不完全统计，面向应届生开放的AI算法工程师岗位，月薪大约在10-20k。比如，做AI销售大模型的笛量AI，给算法工程师的岗位开出了8-12k/13薪。
在线下，算法岗位的火爆程度更具象。
杭州某春招会上，2.1万个岗位有半数聚焦AI算法、大模型开发。在3月深圳会展中心春招会上，某个AI算法岗摊位排了300米长队。
根据乌鸦君不完全统计，面向应届生起薪在5万以上的高薪岗位中，占比排在前三是华为（23.3%）、理想（6.7%）、阿里（4%），其他排名前列的还有字节、吉利、美团、荣耀等大厂。
具体来看，华为校招的AI岗位薪资以16薪为基础，月薪能给到50-90k。部分岗位描述如下：
多模态（CV）算法研究员（博士校招） 深圳 60-90K/15薪，要求具备CV/3D方向的学术研究背景，在深度学习、图形计算、数据科学等方向之一，具备深入的研究和实践经验；
软开/算法（博士） 上海 60-90K/15薪：负责智能机器学习/深度学习算法研究，构建自研AI计算框架MindSpore和HMS Core机器学习服务的算法核心竞争力。
理想的曝光度仅次于华为，这一点颇为令人意外。
自从去年将企业愿景升级为“连接物理世界和数字世界，成为全球领先的人工智能企业”后，理想汽车开始加大了AI人才的招聘。
具体来说，理想汽车今年对应届生开放了160+个AI岗位，占总岗位数的7%左右，其中约50%岗位最高月薪超过5万。
岗位类型包括大模型算法工程师、机器学习性能工程师、芯片研发工程师、系统研发工程师AI平台研发工程师等。部分岗位描述如下：
系统研发工程师（北京，40-70KA/14薪）：硕士及以上学历；熟悉主流AI框架PyTorch或TensorFlow；对AI算法、AI芯片体系结构、编译器或操作系统有深度研究；在行业会议发表过相关论文优先。
分布式对等网络通信架构研究员（北京，40-70K/16薪）：计算机科学、通信工程或相关领域博士学位，且研究方向与分布式系统、网络通信或分布式计算密切相关……
除了理想汽车外，汽车公司正在成为招聘AI算法人才的“主力”。
比如，吉利汽车、文远知行、小马智行都在花大力气招聘算法工程师，自动驾驶独角兽Monmenta更是一口气开放了约20个月薪50k起步的算法岗位，待遇最高达到80-110k/14薪。
同时，乌鸦君注意到，DeepSeek的开发公司深度求索也在这次春招里开放了14个与应届生有关的AI岗位，且相关职位年薪均有至少约50万元，部分职位最高年薪可达百万元级别。
其中，包括有深度学习研究员（最高月薪110k，年薪上限154万元）、全栈开发工程师、核心系统研发工程师（起薪60k/月，年薪最高126万元）、大模型全栈工程师等岗位，占总招聘岗位数的35%。
据新京报，脉脉高聘人才智库数据显示，大模型领域整体供需比1.76，整体供大于求。
同时，高技术岗位人才稀缺，云计算人才供需比仅为0.33，相当于3个岗位争夺1个人才。大模型算法岗位平均月薪最高，超过6.75万元。
02 识别AI时代人才的三条铁律
在花大价钱笼络AI人才的同时，对于如何定义AI时代人才这事，也出现了一些反共识：
一是不看学历。
在大型研究机构当中，博士学历通常都是求职的敲门砖。
杨立昆曾提及，Meta将研究岗分成两类：基本只有博士学历的人，才有机会担任研究科学家，剩下的都是研究工程师。
但现在，越来越多公司开始不看学历了。在月薪超过5万的300个AI岗位里，42个岗位要求只需本科，其中不乏深度求索、MiniMax、Momenta等明星公司。
比如，深度求索招聘的自然语言处理算法、MiniMax招聘的多模态大模型算法工程师以及Momenta的深度学习算法工程师，都将学历要求放低到本科。
不看学历的这股风潮，是OpenAI带起来的。
GPT-4o的多模态负责人Prafulla Dhariwal，实际只有本科学历。而Sora的论文作者中，其中一位研究员Will DePue，仅有高中毕业证。
2023年，智谱研究曾统计过ChatGPT团队的学历分布，发现本科、硕士、博士的人数竟然持平，占比分别为33%、30%、37%。
二是更注重实践中解决实际问题的能力。
这一点，也体现在很多招聘岗位的要求里。
比如，深度求索招聘“自然语言处理算法”时，明确提到“了解机器学习的各类模型，具备较强的工程能力”；
再比如，MiniMax在招聘“多模态大模型算法工程师”时，也强调了“理解多模态模型原理，有实际研发经验者优先”或者“能独立解决复杂的技术问题，主导或参与过具有影响力项目优先”。
原因很简单，OpenAI的许多成果，都证明了工程化的重要性。去年，震撼世界的Sora，更多是改良并发扬了谷歌提出的技术路线。
经验在新技术面前不值一提。
在外部，AI领域的技术半衰期已压缩至9-12个月，传统“经验复用”模式难以应对指数级知识更新。
相比于追求学历，解决现实问题往往是更简单有效的前进方式。
除了工程能力外，“对前沿学术的敏感度”往往是企业招聘AI人才时所看重的。
在部分企业招聘里，明确会提到“优先考虑Kaggle/KDD Cup等顶赛获奖者”。
美团：在成研-高级算法工程师招聘中提到，有数据挖掘、机器学习、人工智能领域顶会论文发表，或 Kaggle、KDD Cup、ACM 竞赛 Top 获奖者优先；
滴滴：在算法工程师（15-25K/15薪）招聘中，提到 ACM/ICPC、KDD Cup、Kaggle 行业挑战赛或类似竞赛中取得过优异成绩者优先。
三是复合型人才变得更加稀缺。这一点在AI产品经理上体现得尤为明显。
过去，产品经理的价值更多体现在把握用户需求上。但到了AI时代，产品经理的要求则变得更为复杂。
例如，有不少AI产品经理JD描述有“懂大模型API调用”、“会提示词工程”的要求。
百度-2025届AI产品经理（20-25K/16薪），要求本科及以上，有大模型实战应用经验（LangChain、LoRA、AI agent）优先;
牧原食品公司-AI产品经理（16-25k），除了要有多模态交互产品方案实施经验，还要求熟悉NLP、OCR、ASR、TTS等AI技术。
比如，AI产品经理需要对技术有着深刻的理解，了解哪些产品在技术上可行；由于AI输出的模糊性，产品经理也要适应并掌握管理策略；
更重要的是，AI产品经理还需要具备超强的学习能力，及时跟上最新的技术进展、产品创意，以及它们如何融入用户生活。
产品经理只是所有人类知识工作的缩影，AI对工作的影响远远不限于此。
在传统组织架构中，往往极度依赖所谓的专业化分工，同部门负责设计、分析、执行等环节。但当AI系统能够胜任多个职能时，成为“通才”的时候，这种模式可能不再必要。
这样一来，对人数规模的要求自然也大大降低了。虽然人数要求变少了，但也对人才提出了更高的要求。
微软和卡内基梅隆大学对319名知识工作者的调查，揭示了AI如何改变“批判性思维”的内涵。
这个研究的结论是，AI工具正从三个维度重塑人类的工作方式：从收集信息到验证信息，从解决问题到整合AI输出，从执行任务到监督任务。
这意味着，虽然人类把相当大的一部分工作让渡给AI，但实际流程中的作用不仅没有因为工作量减少而边缘化，反而变得更为关键。
原因很简单，验证、整合和监督，对人的综合能力要求更高，需要人从更高维度上对信息进行判断和处理。
这不仅仅是AI公司对人才的要求，而是未来所有组织在AI时代下的人才准绳：
当面对更复杂的信息时，拥有能够在更高的抽象层级上判断和行动的能力。
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