大模型岗位已不局限于互联网巨头金融、制造、汽车、能源、医疗、教育、零售、央企、运营商、律所、咨询等行业均在成规模地招聘。这些岗位薪资或低于大厂但工作节奏更可预期。拥有完整AI落地项目经验者在这些行业中的相对位置更高。文章建议更换搜索关键词、按行业修改简历、优先找有真实数据和场景的公司并强调完整的项目经验是核心竞争力。秋招这段时间被问得最多的一个问题是大模型是不是已经卷死了。这个判断我理解是怎么形成的。大家平时能刷到的招聘信息、面经、行业分析绝大部分集中在少数几家互联网公司身上。信息本身就是这么分布的看得多了大模型岗位这几个字在很多人的认知里基本就等同于那几家的 JD。但招聘市场的实际情况比这个范围大不少。而且大出去的那部分恰恰很少有人系统讲。所以我花了点时间把互联网之外的招聘情况做了一次调研主要看三件事除了大厂还有哪些行业在招大模型相关岗位招的是什么这些岗位的工作强度和待遇跟大厂比是什么关系一个有互联网或 AI 背景的人过去处在什么位置。 1.按惯例下面提到的公司都隐去了具体名称只保留行业和规模描述。数据主要来自 BOSS 直聘、智联招聘、猎聘的公开行业报告以及财经媒体报道和企业公开招聘信息。有几个数字我没能追到一手来源会在文中标出来不确定的地方不编造。一、我的判断调研下来我自己的判断是三条第一选择面比大多数人以为的宽得多。 金融、制造、汽车、能源、医疗、教育、零售、央企、运营商、律所、咨询都在招大模型相关岗位。这不是也有一些是成规模地在招。第二这些岗位的薪资普遍低于大厂但工作节奏的性质不一样。 这是一笔可以算清楚的账不是简单的好坏问题。第三如果你真的做过完整的 AI 落地项目那么在这些行业里你的相对位置会比在大厂高很多。 网上喜欢用降维打击这个词我觉得有点夸张但它指向的现象是真实存在的后面会展开讲原因。二、地图有多大先看总量。BOSS 直聘的年度报告里AI 相关岗位月均新发职位数的同比增速是这样一条线2023 年8.5%2024 年36.5%2025 年74.1%增速本身在逐年翻倍说明需求还在加速释放而不是接近饱和。但比总量更值得看的是分布。智联招聘《2025 年人工智能产业人才发展报告》统计了 AI 招聘企业的规模100–299 人的企业占 31%20–99 人占 41%20 人以下占 13%。100 人以下的企业合计占比超过 80%。这个数字的含义是大模型的人才需求早就不集中在几家巨头手里了它已经分散到了整个经济体里。你盯着的那几家只是这张图上最亮的几个点不是最大的那块面积。下面按行业说都是我在调研中确认过的公开信息。会计师事务所这个是我看到时最意外的一条。2025 年头部国际会计师事务所的招聘广告里AI 相关岗位占比约 7%同一批广告里审计岗位占比不到 3%。而在 2022 年也就是 ChatGPT 出来之前AI 岗位占比还不到 2%。三年时间从 2% 涨到 7%并且超过了审计本身。另一个细节是这些 AI 岗位里有 80% 明确要求编程能力2021 年这个比例是 60%。说明它们不是挂名的AI 战略顾问是要写代码的岗位。需要说明的是这组数据我看到的是财经媒体转述的第三方统计没能找到原始报告引用时可以留个余地。银行和保险银行这块的门槛比很多人想象的高。我看到的几则社招公告某股份制银行的大模型算法工程师要求 C9 院校硕士以上、博士优先六年工作经验其中三年以上 AI 研发某国有大行总行金融科技部的人工智能规划岗要求国际知名院校博士另一家股份制银行的 AI 岗位直接写明仅限海外知名院校博士。这些岗位背后是有真实业务在跑的。某国有大行的千亿参数金融大模型体系已经落地一百多个应用场景其中智能风控平台覆盖了 130 多个风控决策场景境内分行全部在用。整体上中国金融机构的大模型相关专利申请量已经到 1909 件占全球 75% 以上。保险这边招聘量更大。2025 年秋招三家头部险企分别放出 1823 个、6300 多个、4000 多个校招岗位其中明确属于金融科技和算法方向的有几百个。有一家互联网保险公司的算法类岗位数量是去年同期的两倍。有一条我觉得特别值得单独拿出来说。某城商行的一则社招岗位是财富管理条线的市场投研部高级经理/策略分析岗——这是个彻底的业务岗不是技术岗。但职责里明确写着一条负责行内 AI 大模型生成内容的专业审核与质量把控。这一条的核心不是银行在用 AI而是这家银行内部 AI 生成的内容已经多到需要专门设一个业务岗去审核质量了。大模型在这里已经不是科技部门的实验项目而是渗进了日常业务流程。制造、汽车、能源一家头部家电企业同时在招 9 个具身智能相关岗位从算法工程师、机器人运控算法、机器视觉算法一直到软件算法总监和研发总监是一条完整的团队配置。一家头部动力电池企业同时挂着 11 个大模型相关职位包括大模型主任工程师、大模型算法工程师、大模型平台方向的 AI 科学工程师。一家头部车企面向硕博开放具身智能研究团队招聘覆盖深度学习、感知、人形机器人、四足机器人博士招聘里专门增设了大模型架构设计、训练优化、部署调试方向。新势力车企的薪资是这批里最高的。有一家的人工智能算法工程师年薪给到 60–80 万另一家 2024 校招自动驾驶算法岗按n×15月计薪博士岗给到 35×15。技术路线也是真在推进的有的走云端大模型蒸馏、车端部署小模型有的直接在车端塞进了 22 亿参数的视觉-语言-动作模型还有的和云厂商合作做端云协同端侧部署 1.8B 模型。能源这边某电力央企的行业大模型 2024 年 5 月上线2025 年初完成了与开源模型的融合部署。一家光伏企业的灯塔工厂用 AI 把单位制造成本降低了 28%生产交付周期缩短 84%。医疗、教育、零售医疗这块的体量比我预想的大。截至 2025 年 5 月国内累计发布的医疗大模型已经有 288 个行业已经过了造模型阶段现在拼的是临床落地。一家医疗影像设备厂商在 2025 年 4 月一次性推出了医疗大模型加十余款医疗智能体覆盖文本、影像、视觉、语音、混合五类。对应的招聘岗位是大模型方向算法工程师月薪 1.5–3 万。几家头部药企也都在招 AI 辅助药物研发方向的岗位。教育行业一家在线教育公司的 2026 校招开放了 AI 推理引擎开发、NLP 算法工程师、AI 产品经理等岗位校招年薪不低于 35 万。零售是最容易被忽略的一块。一家服装品牌用 AI 把一件衣服的头样开发周期从 100 天压缩到 27 天样衣研发成本下降六成以上。一家商业零售集团做了零售垂直大模型落地在积分识别、客户反馈分析、智能导购上。行业调研显示92% 的零售企业预计生成式 AI 会提升效率和生产力。央企、运营商、专业服务某电信运营商的人工智能研究院在招的岗位包括 AIGC 文生视频算法研究员、大模型 Post-training 算法研究员做强化学习、奖励模型、数据合成博士优先以及一个 AI Safety 算法研究员职责里写着动态伦理建模和大模型越狱防范。我觉得最后这个岗位很说明问题。越狱防范是有前提的你得先有一个真的被大量用户使用、真的会被人尝试攻击的模型才谈得上防。这个岗位存在本身就说明他们的模型已经到了那个阶段。该运营商的基座模型开源之后仅一个省级分公司的一线岗位就新增了大数据挖掘师、提示词工程师、云网系统架构师等 300 多个。另一家运营商的基座模型是首个通过网信办双备案的央企大模型。第三家在 2024 年 9 月专门成立了数据智能子公司。律所也在动。有头部律所自建了基于大语言模型的文件脱敏系统另一家在 2025 年 10 月和法律科技公司签约把大模型接进 OA用于合同审查、文书起草和案情研究。业内把 2025 年称为法律行业的 AI 应用元年。而 BOSS 直聘年度报告里有一组数据是这次调研里我认为信号最强的法律、咨询、人力资源这类专业服务行业AI 相关岗位增长超过 200%其中管理咨询方向的 AI 岗位增长 139%薪资涨幅 162%。在 2025 年这个普遍讲降本增效的环境里一个方向的薪资涨了 162%只能说明供给严重跟不上需求。三、这些岗位会不会是一阵风这是个合理的质疑我认真想过。我的判断是不会有三个结构性原因。第一数据在这些公司手里外包不出去。前面提到的那 130 个风控决策场景沉淀下来的数据、动力电池产线上跑出来的质检数据、医疗设备厂商积累的影像数据通用大模型再强也拿不到。这意味着这类落地工作天然无法交给互联网公司代劳只能自己建团队。这是一个结构性的、长期的用人需求。第二合规和国产化是硬性要求。央企基座模型要过网信办备案政务大模型有信通院在制定能力标准涉密场景对部署方式有明确限制。这类需求带着资质门槛想外包也没人接得住同样只能内建。第三也是最关键的——这些项目省下来的钱是能算清楚的。制造成本降 28%、样衣成本降 60%、交付周期缩短 84%这些数字最终会进财报。一件事只要能在财务报表上变成一条可量化的收益它的预算就不会因为AI 热度过去了被砍掉。跟风的东西会退潮。上面这三条不是跟风。四、有 AI 背景的人过去处在什么位置这部分是我认为对看这篇文章的同学最有价值的。先问你几个问题你知不知道 RAG 检索到错误片段时该从哪几个环节依次排查你有没有搭过一套哪怕很粗糙的评估集能说清楚这一版比上一版好到底好在哪、用什么指标衡量的同一个需求什么时候该微调、什么时候 Prompt 够用、什么时候压根不该上模型——这个判断你能不能给出依据你有没有完整处理过一次线上 bad case从日志一路归因到数据分布 1.如果这几个问题你能答上来哪怕答得不够漂亮——在互联网大厂你是几十个同类候选人里的一个在上面这些行业里你可能是那家公司里少数几个知道这些的人。这个差别的来源不玄逻辑很朴素这些公司手里有非常好的场景和数据但缺少真正做过落地的人。有两个数字可以并排放着看。一边是国内 AI 人才缺口的估算超过 500 万另一边是大模型算法专家的平均招聘周期长达 98 天。这两个数字我看到的也是二手转述没找到原始出处但方向性上和我接触到的情况是一致的。回头再看前面那个仅限海外知名院校博士我一开始觉得离谱后来想明白了一个可能的解释不是候选人多到要用学历筛而是真正懂的人太少只能退回去用学历这个最粗的代理指标。 这个判断是我的推测不是招聘方的说法你可以自己评估合不合理。还有一条数据值得注意。猎聘报告显示AI 管理人才CXO 级需求同比增长 281.6%。这说明这些公司要找的不只是执行层还有能定技术路线、能带团队、能决定我们这套 AI 体系该怎么建的人。在大厂这些事上面有总监有专家多数人是执行角色到了这些行业同样的经历可能直接对应一个能拍板的位置。所以降维打击这个词我觉得夸张但如果换个说法——你换了一个坐标系从被筛选的位置移到了定义标准的位置——这个描述我认为是成立的。前提是你真的做过东西。这一点后面还要再说一次。五、关于工作强度一笔可以算清楚的账先给两条我确认到的具体信息。一家在线教育公司的招聘信息里写明工作时间 10:00–19:00无强制加班文化公积金 12%另有餐补校招年薪不低于 35 万。某电信运营商的人工智能研究院七险二金各类货币化补贴实习生日薪 350–450 元非京籍学生另有每月 3000 元租房补贴。需要坦白的是我手上关于工作强度的硬数据就这么多。银行、制造业那边我没有拿到可引用的作息信息不编造。但我想讲一个我认为更有解释力的结构性差别。大厂的 AI 是军备竞赛。 竞争对手明天发布新模型你今晚就得跟。这个节奏不是你定的也不是你直属领导定的是竞争对手定的。在这种节奏下谈工作生活平衡意义不大。传统行业的 AI 是内部项目。 它的节奏由预算周期、业务上线窗口、汇报节点决定。这些东西也会让人难受但它们有一个关键性质可预期。一个是不知道什么时候结束的战争一个是有明确 deadline 的项目。这两种节奏落到个人身上差别就是你几点下班、周末会不会被临时叫回去、能不能提前三个月安排一次休假。再加上央国企、银行、运营商这类单位本身的稳定性以及前面说的——因为合规和数据的原因这些岗位不容易被外包或优化掉。所以这是一笔可以算的账用 30%–50% 的薪资差换回时间的可预期性、稳定性以及一个短期内不容易被替代的位置。这笔账划不划算因人而异取决于你现在的阶段、家庭情况和风险偏好。我不替任何人下结论。我只是觉得你至少应该知道这个选项存在而不是默认只有一条路。六、必须说清楚的几个不足上面如果就这么结束是不负责任的。有几件事得说明白。第一薪资差距是真实的。 有险企算法岗从业者反映年薪不到 20 万比同岗位在互联网大厂低约一半公积金比例 7%大厂普遍 12%。同期大厂大模型高端岗位涨幅在 30%–50%顶尖博士能开到接近 200 万年薪。这个差距不会因为你觉得传统行业有前景就消失。第二不是所有非互联网公司都轻松尤其是新势力车企。 前面提到年薪 60–80 万、智驾团队大规模扩招、要把 22 亿参数模型塞进车端——给到这个价钱是有原因的那个强度不比大厂低。如果你的诉求是工作强度那么相对可控的是银行、运营商、央国企、事务所、传统制造这一类不包括新势力车企的智驾团队。第三“背景优势是有前提的。 如果你在大厂做的就是调 API、拼 Prompt、跑通别人搭好的流程那你去哪儿都一样甚至更吃亏——因为传统行业不会为大厂经历本身付溢价他们要的是能把模型嵌进业务流程并且真的跑通的人。你的优势来自你完整做过一个上线的东西”不来自你的工牌。第四初级岗位的泡沫已经出现了。 同质化的 Prompt 工程、简单微调类岗位2025–2026 年明显供过于求薪资出现了 10%–20% 的下行。2026 届应届生简历中标注 AI 技能的人数同比增长 76.5%所有人都在往这个方向挤。第五技术栈的期待不一样。 这些行业基本不招从零训练基座模型的人。简历上写复现了某篇预训练论文在这里加分有限甚至可能被认为方向不对口。七、他们真正要的是什么样的人猎聘报告里有一句话我第一次读的时候没在意后来越想越觉得关键“大模型正在从一个行业变成很多行业的一层基础能力。这个过程里最缺的不是懂模型的人也不是懂业务的人而是同时懂两头、并且真的把东西做上线过的人。这样的人现在有多稀缺前面那个 98 天已经说明了。所以如果你手上正好有一段完整的落地经历它的价值可能比你自己估计的要高。只是你一直在一个候选人密度最高的地方反复证明这件事。换个地方试试。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。 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