AI浪潮下的春招：高薪岗位与技能焦虑并存

文|王耐

2026年4月末，华东师范大学2026年春季新工科专场招聘会在小雨中开场。尽管天气不佳，现场仍吸引了众多学生前来咨询。华为、蚂蚁等知名企业，以及AI漫剧短剧等新兴领域的公司均有设展。

招聘会现场数据显示，高性能计算工程师的供需比仅为0.15，意味着平均每位求职者面对着7家公司的竞争。SLAM算法和规控算法岗位的供需比也分别低至0.21和0.23，即大约有4家公司在争夺一名候选人。

针对求职者普遍存在的AI相关担忧，上海财经大学计算机与人工智能学院副教授崔万云在接受《科创板日报》记者采访时表示，不必过度焦虑，关键在于认识到AI作为工具的本质及其使用方式。

“在AI时代，真正具备竞争力的是那些能够掌握前沿AI工具、洞悉AI技术发展趋势，并将AI能力转化为实际生产力的人才。”

▍新老行业竞逐 AI领域地位稳固

在招聘会现场，《科创板日报》记者观察到，凡是涉及AI、智能体、机器人(14.980, 0.33, 2.25%)等字样的招聘摊位前，都聚集了大量人群。部分求职者表示是出于兴趣了解，而更多人则希望进入该行业。其中不乏来自汽车、传统工业软件等领域的资深从业者。

刚刚完成博士后研究的小樊便是其中一员。记者见到他时，他正在进行“算法研究员”职位的面试。该职位要求具备计算机、数学、统计学等相关专业博士学位，并优先考虑有大模型训练、算法优化及部署加速经验的候选人。

小樊向《科创板日报》记者透露，他此前曾在软件行业工作六年，后赴香港科技大学攻读博士学位。尽管拥有多年的工作经验和博士学位，但他坦言在大型模型细分领域缺乏实践经验，这为他入职设置了一定的门槛。

但他对此并未感到过分担忧，他认为，尽管AI未来可能重塑乃至颠覆整个软件开发行业的运作模式，但其根本目标仍是满足人类需求。他过往的工作经验和积累，是他求职过程中的优势所在。

他向《科创板日报》记者表示：“例如，在医药或供应链行业工作，首先需要深入了解业务。缺乏行业经验，所开发的产品可能难以获得认可。而独特的个人经验和人生阅历是大型模型难以完全学习和吸收的，这正是人类的优势所在。”

招聘会现场充满了选择与被选择的交织。今年刚获得博士学位的小李刚刚结束一场面试，面试官提出可以先安排其入职实习，每周工作三天。

然而，职业转型并非易事。小李此前的研究方向是车联网。他告诉《科创板日报》记者，目前转型的最大挑战在于缺乏相关应用场景的操作经验。虽然车联网领域此前也应用了部分人工智能算法，但大模型领域对计算能力的要求更高，需要更强大的算力支持。因此，转换研究方向存在一定的门槛。

“如果学校能够提供与大模型相关的研究项目，学生在求职时会更加顺利。”小李补充道。

小李仍在招聘会上继续寻找其他机会。在他身后，一组更宏观的数据正勾勒出AI就业市场的全貌：高薪与高稀缺性并存，最激烈的竞争往往伴随着最丰厚的回报。

数据显示，当前许多AI科学家/负责人的平均月薪高达137153元，位居高薪岗位榜首。算法研究员、大模型算法、AIGC算法工程师、机器视觉、搜索算法等AI相关岗位的平均月薪普遍在7万元左右。

从人才供需比来看，高性能计算工程师的供需比低至0.15，相当于每位求职者面对7家公司的竞争。SLAM算法、规控算法岗位的供需比分别为0.21和0.23，即大约有4家公司在争夺一名候选人。

机会虽多，门槛亦高。《科创板日报》记者在走访过程中，多位招聘负责人均表示认同：不会运用AI的人将被取代，但仅会使用AI的人也难以长远发展。

▍工具迭代迅速：“学不完，真的学不完！”

在上海长宁区的世贸展馆，另一场规模更大的春季招聘会也在同日举行。据了解，此次招聘会共设有1000个参展席位，提供超过2.5万个就业岗位。

现场一位猎头向《科创板日报》记者透露，他手中目前提供的offer中，AI相关岗位的占比显著增加。例如，原先奢侈品领域的岗位占据了大部分份额，与人工智能领域的比例为五五开，而现在已转变为三七开。

他解释说，这一变化始于今年一季度。去年，许多大模型和智能硬件（如AI眼镜）等领域公司的规模化发展加速，对人才的需求也随之增长。

脉脉发布的一份人才报告从行业角度印证了这一趋势。数据显示，2026年1至2月，新发布的AI岗位量占整个新经济行业岗位总量的26.23%，而2025年同期该比例仅为2.29%。同时，新发AI岗位量同比激增约12倍，远高于新经济行业整体增长率（12.77%）。

细分领域来看，新金融科技行业的新发AI岗位渗透率达到13.76%，位居新经济行业之首。紧随其后的是纯互联网（11.81%）、新能源汽车（11.62%）和通信行业（11.50%），这些领域对AI人才的需求持续旺盛。

《科创板日报》记者在现场遇到了三位同属软件工程学院、但处于不同职业发展阶段的学生——大三的“创业大赛常客”小卢、大四的“大厂与初创公司双重准备”的小普，以及从化学专业跨考至计算机的研二学生小张。

他们的各自经历与选择，也反映了AI浪潮下，一个正在被重塑的就业市场。

小卢，大三学生，对智能体技术充满兴趣，是各类创新创业大赛的常客。

小普，大四学生，同时关注大型企业和初创公司，目前仍在等待理想的录用通知。

小张，研二学生，从化学专业大幅度转入，热衷于数学，现与AI结缘。

“从最初的Coze（扣子），到寒假期间出现的“小龙虾”模型，现在又涌现了Hermes Agent（开源自主AI智能体）。”小卢表示，当前AI工具库的更新速度极快，很多工具一个月甚至一周就会有新变化。即使作为软件工程专业的学生，有时也感到眼花缭乱。

小卢的感受并非个例。快速迭代、频繁更新，业界你追我赶已成为常态。

Anthropic公司的Claude Code产品负责人Cat Wu也指出，业界过去通常每月或每季度发布一项新功能。但随着AI竞争日益激烈，各大实验室、科技公司和初创公司发布新产品的速度比以往任何时候都要快。

一位科技领域博主曾在文章中如此感叹：“感觉人都麻了，这一周发布了7、8个新模型，最近24小时内就发了4个。昨天下午刚开始测试MiMo，然后HY3发布了，刚写完MiMo的评测，GPT-5.5又发布了，今天刚写完MiMO的。我现在感觉就像鸡排哥，写完你的评测，再写下一个的。”而这天，恰逢DeepSeek V4发布。

AI领域正以惊人的速度不断刷新着“3.5、3.6”这样的小数点版本，这种快节奏也直接传导至校园。学生们反映，常常是还在尝试使用某个工具，另一个软件就已经更新换代。在实际求职过程中，他们告诉《科创板日报》，使用AI已从过去的“加分项”转变为如今的“必选项”。

在大四学生小普及其同学的实习经历中，她提到，目前许多公司已将“AI使用率”作为工作中的一项硬性评估指标。“如果使用率不达标，团队会发出警告，需要达到一定的应用比例。”小普还打趣地说，自己现在手下有四五个“AI兄弟”，每天都需要她来管理。

除了实际工作，研二的小张也分享了他在笔试环节利用AI进行编程的经历。他告诉《科创板日报》记者，当前许多公司在笔试阶段就会引入大模型或企业内部模型，并且在某些笔试中，AI的应用是强制性的。应试者需要在AI的辅助下，在短短一两个小时内完成一个相对复杂的工程项目。

AI版本快速更新迭代，对于身处其中的求职者而言，有时难免会产生知识焦虑，感觉自己跟不上时代的步伐。

华东师范大学学生职业发展中心主任章晶晶在接受《科创板日报》记者采访时表示，面对快速变化的市场技术需求与大学人才培养相对滞后的“不匹配”问题，该中心今年通过学生个性化就业成熟度测试及反馈报告等方式，加强学生与生涯咨询师、校外生涯导师的沟通，以缓解学生的就业焦虑。

大三学生小卢也表示，学校的培养计划也在不断更新。 “下一届同学与我们相比，培养方案已经有所不同，他们将原先的三个大方向细分为多个跨学科专业模块。有的侧重AI与机器人结合，有的侧重AI与航天，还有的侧重嵌入式系统。”他告诉《科创板日报》记者。

▍如何化解AI带来的“求职焦虑？”

崔万云教授指出，AI时代人才差距的形成，很大程度上源于是否真正掌握了前沿的AI工具。AI工具并非简单的辅助软件，而是全新的生产力基础设施。

“一部分人仍基于免费版或旧版模型来评估AI，而另一部分人已经在使用最新的前沿智能体模型进行工作。在AI飞速发展的背景下，那些真正掌握前沿AI工具、理解AI技术体系、能够将AI应用于真实场景的人才，将变得更加稀缺。”他补充道。

招聘会现场一家企业招聘负责人提供了另一种视角，他认为，AI的应用不仅在于会用，更在于对AI底层逻辑的理解，这同样是必备的能力。

“以YOLO（计算机视觉领域的目标检测技术）为例，许多学生都会使用YOLO。但我们的目标是开发一个视觉图像检测软件平台。要做好这项工作，还需要理解YOLO的不同版本，大约有二十几个。不同版本间的优缺点是什么？如何控制成本？在不同项目中应选择哪个版本的软件最合适？我们需要的是理解，而不仅仅是会用。”他向《科创板日报》记者解释道。

图片、文字、视频，是人类表达自我的媒介。如今，多模态大模型正试图分析这些媒介，推断出人类想要表达的信息和指令，甚至能够演变成能够长时间自主执行任务的智能体。例如，智谱在4月初推出的GLM-5.1模型，与此前交互时间以分钟计的模型不同，它能在一次任务中独立、持续工作超过8小时，期间自主规划、执行并自我进化，最终交付完整的工程级成果。

在这种情况下，人类应如何与AI和谐共处？我们还需要做什么？

“透彻理解对方（AI）的语言，清晰传达自己的意图”，一家国内顶尖大厂的招聘人员如此回答。他坦言，自己会更青睐那些表达能力强、沟通能力出众的学生。

“过去的工作是编写代码，现在许多一线通信业务已经集成了智能体。工程师需要做的是设计工作流，选择合适的工具来实现目标，并将复杂任务分解成易于理解的部分。”这一过程涉及大量的沟通协作，工程师需要明确自己的需求，并有效地表达出来。他建议，学生可以多参与实践活动、创业大赛，以锻炼自己的理解能力和解决问题的能力。

关于AI带来的“求职焦虑”，上海财经大学副教授崔万云在接受《科创板日报》记者采访时表示，不必过度担忧，关键在于认识到AI是一个工具，其核心在于如何运用它。

“在AI时代，真正有竞争力的是那些能够掌握前沿AI工具、理解AI技术发展脉络，并将AI能力转化为实际生产力的人才。”他以金融行业为例说明：传统金融机构所寻求的并非仅仅是‘会使用AI的人’，而是能够参与到场景智能化改造中的复合型人才。

在招聘会现场，一家AI漫剧短剧公司总经理张啸天补充道：“工具在变，但镜头语言和审美标准不会变。真正稀缺的仍然是那些能够理解问题、拆解任务、进行创新表达的人才。”

这或许是2026年就业市场最值得被铭记的信号。