2月19日，整体人才解决方案服务商科锐国际发布《2025人才市场洞察及薪酬指南》报告，助力企业和人才洞察市场新变，把握趋势先机。

作为连续13年发布的人才市场趋势权威风向标，报告基于内部专家顾问访谈、实际委托招聘岗位及人才库数据分析、大数据对比，深度揭示了在科技创新、产业升级和结构调整等多重因素共振下，企业增长模式变革、组织能力与个人能力升级面临新要求，而这些新要求正加速人才市场的结构性趋势变革。

AI技术引领变革 关键岗位人才成决胜关键

在全球革命的风口浪尖，中国聚焦AI大模型、算力基建和产业智能化，抢占数字经济制高点。人工智能无疑成为最热门赛道，尤其是在生成式AI、智算中心、人形机器人等新兴领域，人才抢夺呈现烽火连天的态势。

报告显示，**以大模型为代表的生成式人工智能技术飞速发展，大模型研发人才供不应求，尤其是基础算法研究与核心技术开发人才需求攀升，薪资也水涨船高，大模型算法工程师（智能制造）年薪可达50万至200万。**随着算力基础设施的全面铺开，互联网巨头、国央企及各地政府积极筹建区域智算中心，对高水平算力人才的需求不断增加。同时，AI技术在垂直领域的应用深化，AI人才需求从通用技术向垂直行业拓展，首席信息官、云计算专家、AI产品专家等岗位炙手可热，其中CIO/CTO年薪可达100万至150万。

不仅如此，科技创新是发展新质生产力的核心要素，战新产业和高端技术领域的创新发展高度的关键岗位人才至关重要。新能源和新能源汽车向电动化、智能化和网联化方向发展，领军型人才以及智能座舱、智能驾驶技术人才备受追捧，其中造型设计专家薪资高达100万至200万；集成电路领域，芯片研发与制造的加速使得核心研发人才需求持续上扬，高级别技术人才如生产工艺及设备专家供不应求；生物医药领域，药企与AI企业的跨界合作催生了ADC研发、工艺总监等中高管岗位的需求，此外，制造业数字化转型也使得具备数字化能力的供应链总监、信息化总监等岗位需求持续增长。

企业出海 “跨国能力矩阵”专业人才需求迫切

随着企业出海进入“品牌出海”“链式出海”深度融合的4.0新阶段，企业不仅需要考虑市场需求及出海模式的转变，还要直面国际竞争、地缘政治以及严格监管合规要求，对于具备“跨国能力矩阵”专业人才需求迫切，这类人才不仅具备前瞻性眼光、过硬专业能力，同时还要熟悉地缘政治、擅长跨文化沟通。

出海战略升级推动人才需求呈现纵深化、专业化特征。报告指出，医药行业是典型代表之一，出海模式百花齐放，海外人才需求从医学、注册事务到临床运营岗等岗位，贯穿企业从海外临床到海外上市的全流程。

以先进制造业为代表的中国企业，正加速构建“国内+国外”的平行产业链，海外建厂步伐不断加快，带动了政府关系、人财法、工厂建设及运营管理、生产质量管理等全方位的人才需求。初次出海的部分中小型企业，人才需求更侧重在海外市场开拓和技术服务方向。在消费电子、新能源汽车、生物制药等热门赛道，头部企业通过全职引进、项目专家等方式大力吸引外籍高管加入企业，汲取领先经验，深耕海外市场。

企业竞争加剧 市场销售人才需求持续增长

随着存量市场内需收窄，企业竞争加剧，能够帮助企业快速把产品投入市场、实现商业化和变现的市场销售人才需求持续增长，如汽车行业营销总监年薪在50万至100万区间，消费品行业电商运营负责人年薪可达200万至300万。

在生产运营端，降本增效仍是关键，但重点已转向价值创造。如精益生产管理方向的工艺改造、技术难题解决和工艺标准体系优化，带动了传统研发技术和工艺改造升级技术岗位的人才需求。面对更激烈的竞争与更多元的需求，企业经营管理战略也迎来变局，更加重视能够结合企业实际进行战略革新与治理改善的中高级管理人才，激发了质量管理、成本管控、精益生产等岗位人才需求大增。

此外，报告发现，产业“链主”龙头上市公司、专精特新、独角兽企业、隐形冠军企业，成为区域市场吸纳高质量人才的主力军。从更大规模行业头部企业、更高层级城市回流，且拥有前沿技术与丰富项目经验的人才，备受雇主青睐。

如何学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

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学习路线

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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