上海近期招聘会密集展开，人工智能人才成为企业争夺焦点。科技和传统行业均急需AI技能人才，尤其是算法、工程和产品类人才。复合型人才和自主学习能力强者更受欢迎，高薪岗位持续增加。2025年AI技术类岗位需求同比增长超40%，掌握前沿技术如大模型、生成式AI的工程师薪资更高。
总台央视记者 郝佳琪：在上海市杨浦区一场招聘会的现场可以看到，招聘展位非常热闹，现场招聘的企业有300家，提供了近10000个岗位，同时线上还有700家企业在同步展开招聘，信息技术行业的科技类企业占比近三分之一。
在招聘会现场记者看到，科技企业的展位前，大量毕业生排队等候面试。几名企业负责人告诉记者，当前公司AI人才缺口比较大，复合型人才十分受欢迎。
上海某量子科技公司商务经理 周欣：整体团队需求在50人左右，对人才需求量非常大，就是“来者不拒”，只要有我们都愿意去培养。
在上海师范大学徐汇校区的一场招聘会上，800家企业提供了超2万个就业岗位，吸引了1万多名学生参与，其中互联网科技企业专区是最热闹的区域。毕业生们告诉记者，自己学的是自动化、通信工程、电气工程等专业，但在大学期间就关注到AI迅猛发展的态势，于是转行做起了AI相关的项目和科研。
记者在现场了解到，当前众多传统行业也都存在对AI人才的需求，一家制造业企业招聘负责人介绍，从去年开始他们就在招聘AI人才，希望将前沿技术应用在公司产品上，同时借助AI提升工作效率。
上海：AI技术专家年轻化
复合型人才受青睐
当前人工智能行业招聘出现了不少新特点，自主学习能力强、能立即上手的应聘者十分受青睐，技术专家越来越年轻化，复合型人才更受欢迎。
马悦是上海徐汇一家大模型企业的首席人才官，近期人工智能行业迎来招聘旺季，他的工作也更忙碌了。马悦告诉记者，目前他们最紧缺的是算法类、工程类和产品类人才。
上海市徐汇区某大模型企业首席人才官 马悦：算法类是当前这个阶段最稀缺的，既能够懂AI的边界，又能懂用户需求和场景需求的产品岗位非常紧俏。薪酬策略已经从一整套策略去适应一群人，现在变成了“一人一策”，很难用一个比较固定的薪酬框架。
采访中几位企业负责人告诉记者，今年AI行业招聘中出现了不少新亮点，有一定工作经验、能立即上手的人才十分受欢迎，与此同时初级岗位持续收紧，这意味着有较强自主学习能力的候选人竞争优势明显。而对于有3到4年经验的大模型算法工程师、大模型应用开发工程师等核心岗位，更是企业急需的人才。
数据显示，2025年AI技术类岗位需求同比增长超40%。聚焦于大模型、生成式AI、多模态等前沿技术的AI算法工程师平均薪资较侧重于通用算法设计与优化的普通算法工程师高出18%，AI产品经理较普通产品经理高出20%。
最后
对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？
答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）
当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。
再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。
对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说，现在正是最好的学习时机：行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高，只要找准学习方向，稳步提升技能，就能轻松摆脱“低薪困境”，抓住AI时代的职业机遇。
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2026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。
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6、大模型项目实战&配套源码
适用人群
四阶段学习规划（共90天，可落地执行）
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？
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- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
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- 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
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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。
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- 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
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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
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- 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
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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。
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热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
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案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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3、这些资料真的有用吗？
这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
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