大模型熱潮席卷AI人才市場 薪資水漲船高

　　“為什么你需要學習這樣一門課？從功利一點的角度來說，掌握深度學習知識會讓你以后的工資更高，掙到更多的錢。”正值秋招季，在國內(nèi)一所知名高校的課堂上，授課老師對臺下的學生說。證券時報記者看到，幻燈片上正在展示兩頁招聘網(wǎng)站上的崗位信息截圖，顯示著不同崗位的薪酬差距�！凹偃缒闶且幻�碩士，去應(yīng)聘視覺工程師，年薪可以達到70萬元。如果你畢業(yè)于一流高校，那薪水只會更高�！笔谡n老師補充說道。

　　這門課名叫“深度學習前沿”，是開放給碩士與博士的秋季后半學期課程，課容量為30人，早早就已被選滿。深度學習是人工智能的一個重要分支和技術(shù)路線，過去一年來爆火的大模型，就是一種采用深度學習方法進行訓練的龐大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。因此，深度學習被視為“解鎖”大模型的一把鑰匙。而上這門課的學生，正熱切期盼擁有這把鑰匙，打開一扇通往高薪工作的大門。

　　今年以來，受大模型技術(shù)的驅(qū)動，人工智能關(guān)鍵崗位需求大增。一方面，各大技術(shù)公司通過各種途徑挖掘人才；另一方面，市場上符合要求的人才十分短缺。與此同時，AI技術(shù)快速發(fā)展變化，求職者一邊忙著擠入大模型賽道，一邊也深感迷茫，擔心這項新技術(shù)又只是短暫流行且很快平息的一陣風潮。

　　市場：

　　人才缺口大 薪資水漲船高

　　算力、數(shù)據(jù)、算法被稱為驅(qū)動人工智能大模型發(fā)展的“三駕馬車”。其中，算法很大程度上決定了一個模型的優(yōu)劣和智能化水平，而算法的不斷調(diào)試與優(yōu)化主要依賴算法工程師。百度智能云副總裁朱勇表示，工程師訓練手法不同，就像不同廚師基于同樣的原材料，做出的菜口味也不相同。

　　“目前高端人才主要集中在國外，國內(nèi)大模型領(lǐng)域的人才比較少，尤其是有實踐經(jīng)驗的人特別難找，頂尖人才的年薪可以達到幾百萬元�！比斯ぶ悄苌鲜泄�司云天勵飛副總裁羅憶在接受記者采訪時表示。

　　事實上，記者采訪的多家人工智能上市公司負責人都有相同的感受。佳都科技副總裁兼中央研究院執(zhí)行院長周志文告訴記者，作為交通行業(yè)大模型公司，佳都科技在AI人才引進上保持著持續(xù)的熱情，但目前國內(nèi)大模型人才稀缺且薪資走高，各大廠和主流人工智能實驗室的人才競爭趨于白熱化，對公司的人才引進帶來很大挑戰(zhàn)。

　　脈脈高聘11月發(fā)布的《2023人工智能人才洞察》報告顯示，2023年1—8月，人工智能新發(fā)崗位量已與2022年全年持平。2022年人工智能行業(yè)人才供需比為0.63，而2023年1—8月下探至0.39，相當于5個崗位要爭奪2個人才。

　　薪資方面，根據(jù)報告，2022年人工智能新發(fā)崗位平均每月薪資為43817元，2023年1—8月上漲至46518元，提升了6.16%。值得注意的是，大模型引發(fā)的AI創(chuàng)業(yè)潮帶來了AIGC（生成式人工智能）新發(fā)崗位薪資的持續(xù)上漲，平均月薪從今年1月的47015元上漲至8月的59638元，漲幅達26.85%。

　　校園招聘也是觀察AI人才市場的一個窗口。�？褪怯嬎銠C領(lǐng)域應(yīng)屆生經(jīng)常使用的一個校招平臺，其最新發(fā)布的《牛客2023秋季校園招聘白皮書》顯示，人工智能/算法崗位的企業(yè)需求量增長最大，學生投遞量同比增長超30%；崗位薪資上，在市場各崗位平均月薪呈下降趨勢的大環(huán)境下，算法工程師、Java工程師、C++工程師等崗位薪資逆勢增長，其中算法工程師平均月薪由2.49萬元提升至2.59萬元，在所有崗位中遙遙領(lǐng)先。

　　需求方：

　　企業(yè)看重實踐經(jīng)驗 招聘培養(yǎng)兩手抓

　　大模型浪潮下，企業(yè)招聘AI人才的需求與渠道都發(fā)生了一些變化。周志文告訴記者，以前佳都科技的人才引進聚焦大數(shù)據(jù)工程師、圖像算法工程師，來源以校園招聘及招聘網(wǎng)站為主。如今，公司更加關(guān)注大模型工程師及NLP（自然語言處理）算法工程師，來源以獵頭招聘科技大廠及人工智能實驗室的工程師為主。

　　“我們希望大模型工程師能獨立設(shè)計和開發(fā)大模型系統(tǒng)，獨立完成從數(shù)據(jù)處理、模型訓練到模型部署的全流程。NLP算法工程師則需要對ChatGPT等NLP主流大模型的原理和差異有深入理解，有相關(guān)模型開發(fā)和應(yīng)用經(jīng)驗者優(yōu)先。”周志文說。

　　“大模型訓練本質(zhì)是個工程問題，實踐經(jīng)驗非常重要�！碧旃ぶ悄苈�(lián)席CEO兼昆侖萬維2050全球研究院院長顏水成向記者表示，目前昆侖萬維最稀缺的是核心算法人才，除了要求候選人具備扎實的編程能力和算法基礎(chǔ)，對業(yè)務(wù)有深入理解以外，還希望候選人擁有大模型訓練實踐經(jīng)驗以及創(chuàng)新能力。

　　可以看出，企業(yè)招聘人才更加看重實踐經(jīng)驗。然而現(xiàn)實是，作為一個由ChatGPT帶火的創(chuàng)新項目，國內(nèi)擁有大模型訓練實踐經(jīng)驗的人才如鳳毛麟角，少之又少。周志文表示，從公司的招聘實踐來看，很多候選人存在實踐項目經(jīng)驗不足的問題，而市場上為數(shù)不多的優(yōu)秀大模型人才，同時也會受到各大科技巨頭的青睞，甚至不惜重金挖獵。

　　求賢若渴，用于形容企業(yè)對高端AI人才的態(tài)度毫不為過。佳都科技招聘其首席人工智能科學家王博士的過程，就可謂“三顧茅廬”。據(jù)佳都科技介紹，王博士不僅有清華直博學歷和公派留學背景，而且有大廠和創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷，備受有意研發(fā)大模型的科技企業(yè)關(guān)注。前兩次見面，公司管理團隊與王博士進行了深入的交流，董事長對其也滿是欣賞，但王博士當時做了其他的選擇。后來，公司與王博士又在各種機會下進行了多次技術(shù)交流，這才成功將這名大將收于麾下。

　　人才少、搶人難，這使得很多企業(yè)除了外部招聘以外，也將很多精力放在內(nèi)部員工的培養(yǎng)上。昆侖萬維董事長兼首席執(zhí)行官方漢表示，公司自2020年開始做大模型，當時市場上做大模型的人才特別少，公司就選擇自己培養(yǎng)，招聘時選擇對機器學習、深度學習熟悉且有較強自驅(qū)力和學習能力的人才，然后讓他們學習模型訓練方向。

　　羅憶表示，云天勵飛在AI人才招聘數(shù)量上沒有明顯增加，更多依靠的是對已有AI人才的培養(yǎng)�！澳壳按竽Ｐ瓦�沒有成型，本質(zhì)上還是得有很強的學習能力。比如國際上有哪些最新發(fā)表的論文，別人跑通了哪些實驗，能否在最短的時間內(nèi)復(fù)現(xiàn)這些實驗結(jié)果，這些都非�？简灴焖賹W習和工程化的能力�！绷_憶說。

　　供給方：

　　人才培養(yǎng)難度大 求職者頗迷茫

　　門檻高、條件多，這決定了AI人才市場的熱鬧只屬于金字塔塔尖的少數(shù)人。一名獵頭向記者表示，有時一個崗位收到十幾份簡歷，但能滿足要求的只有兩份。AI人才市場冷熱不均的情況非常突出——極少數(shù)的高端人才手握大多數(shù)的工作機會，得到了令人垂涎的高薪，剩下的求職者則成為了不被選擇的分母，薪資也沒有很大提升。

　　“苦于社招沒有足夠的成熟人才，只能找高潛力人才自己培養(yǎng)，年輕的校園頂尖科技人才就成為了剛需�！迸？褪紫瘓�(zhí)行官葉向宇在接受記者采訪時表示。方漢告訴記者，昆侖萬維目前更需要有豐富實踐積累和工程經(jīng)驗、來自產(chǎn)業(yè)的人才，但也會招聘應(yīng)屆畢業(yè)生做儲備，社招與校招的比例大約是5：1。

　　然而，大模型訓練高度依賴工程能力與實踐經(jīng)驗，高校在人才培養(yǎng)上并不具備優(yōu)勢。“和其他傳統(tǒng)行業(yè)相比，大模型人才培養(yǎng)難題在于大學目前的算力不夠�！狈綕h表示。周志文也向記者分析，大模型研究對算力要求很高，需要高性能計算機、大量的數(shù)據(jù)存儲和計算資源，離不開大量的資金和技術(shù)支持。

　　“給你玩1臺機器和給你操作1萬臺機器，這完全是兩碼事�！绷_憶說，學生在大學中“玩”1臺機器，做錯了可以重來，可是訓練大模型就像操作1萬臺機器，每次花費的訓練時間很長，做錯重來的成本非常高，沒有相關(guān)經(jīng)驗的話很難快速上手。

　　高校算力不足，學生實踐機會少，便只能依靠其他方式“武裝”自己。“從數(shù)據(jù)上看，實習、刷題、看面試經(jīng)驗等仍然是學生們提升求職競爭力的主流方式。此外，隨著越來越多企業(yè)組織技術(shù)競賽，48.3%的學生更傾向于通過參加企業(yè)競賽、項目來武裝自己的簡歷�！比~向宇說。今年，百度在牛客社區(qū)發(fā)布了AI主題相關(guān)的搜索創(chuàng)新大賽，社區(qū)內(nèi)同學關(guān)注度和參與熱情很高，線下的參與度也遠超預(yù)期�！皡⒓舆@個比賽不但可以提升自己的技術(shù)實力，放在簡歷中絕對能成為求職加分項�！眮碜晕靼侧]電大學的一名2024屆畢業(yè)生向記者表示。

　　不過，記者在采訪中了解到，面對大模型這個當下最熱門的技術(shù)風口，同學們也有很多糾結(jié)和焦慮：一方面，對AIGC未來的應(yīng)用場景不明確，害怕大模型公司“活不久”，“擔心又只是一陣風潮，風險較高”；另一方面，AIGC工作機會目前更多集中在大廠，相比其他開發(fā)崗位，此類崗位“太卷”，學歷、技術(shù)能力、論文發(fā)表等要求都更高，讓一些同學萌生退意。

　　“而且學生普遍對AIGC的感知會落后于行業(yè)和企業(yè)，對這種新型崗位的準備較少。這就類似于幾年前，機器學習剛興起時，同學們雖然看到了高薪，但缺乏相應(yīng)的知識儲備和能力匹配。”葉向宇向記者分析，即使是在科技人才活躍的牛客社區(qū)，學生對AIGC相關(guān)的面試經(jīng)驗和筆試經(jīng)驗分享，在2021年幾乎沒有，從2022年才開始有少量討論，到2023年開始飆增，討論、閱讀、發(fā)布等相關(guān)內(nèi)容量翻了50倍。

　　作為一個新興產(chǎn)業(yè)，人工智能的各個技術(shù)路線正快速迭代，隨時可能涌現(xiàn)出新的趨勢與潮流。早些年機器學習還甚為風光，如今已有聲音在問，相比深度學習，傳統(tǒng)的機器學習算法沒落了嗎？當前，風頭正勁的大模型正席卷AI人才市場，身處其中的每一個人都既興奮又迷茫，不知道這股熱潮是否會冷卻，更不知潮水將把自己帶向何方。