青年报·青春上海记者 陈泳均

春节期间，AI应用DeepSeek爆火。作为初创AI企业，正处于业务急速扩张期的DeepSeek在蛇年一开年便开启了大规模的招聘行动，不少岗位年薪可达百万，实习生月薪过万，不仅高薪而且经验不限。

与此同时，记者发现华为、拼多多、B站和蚂蚁集团等企业也纷纷发布AI岗位招聘信息，有的也表示“经验不限”。AI岗位“不拘一格招人才”背后看重哪些能力？数个AI相关岗位之间，有哪些交集，又有哪些差异？青年报·青春上海记者采访了业内专家。

DeepSeek业务扩张

年薪最高可达百万元

记者查看招聘平台发现，杭州深度求索人工智能（AI）基础技术研究有限公司即DeepSeek（以下简称DeepSeek）发布了多个岗位的招聘信息。招聘平台显示，DeepSeek有多个在招职位，涵盖深度学习研究员、核心系统研发工程师及资深UI设计师等，工作城市在北京或杭州。

此次大量招聘，可以看出DeepSeek迅速扩充团队、抢占市场的决心。正如那句“重金之下必有勇夫”，薪酬方面，DeepSeek相当阔绰。DeepSeek对员工薪酬采取“14薪”的模式，也就是每个自然年度发放14个月的薪水。在Deepseek招聘的职位中，Deepseek招聘职位涵盖了客户端研发工程师、深度学习研发工程师、全栈开发工程师、自然语言处理算法、深度学习研究员等多种不同岗位。

大部分岗位的起薪在2万元以上，不少年薪能够达到百万元级别。其中，年薪最高的职位是“深度学习研究员-AGI”，月薪水平为5万至8万元，年薪最高可达112万元。核心系统研发工程师的月薪范围为4万元至7万元，按一年14薪估算，年薪最高可达98万元。大模型全栈工程师的月薪范围为3万元至6万元，可达最高84万元的年薪。

同时，深度学习研究员也是Deepseek唯一开放的实习职位。实习工资每天500元左右，若按照一个月工作20天计算，实习生月薪也能轻松过万。对于学生来说，这无疑是一个极具吸引力的机会。

脉脉高聘发布的《2024年度人才迁徙报告》显示，在高薪TOP10的技术岗位中，大模型相关岗位占据半数。在新发岗位数量最多的TOP20岗位中，有5个与AI相关，包括算法工程师、人工智能工程师、推荐算法、大模型算法以及自然语言处理。这些岗位的需求在2024年就十分强劲，并且在2025年的招聘市场中热度持续上升。

AI岗位招聘“不拘一格”   

经验不限潜力才是关键

新年开工，企业招聘热潮涌起，DeepSeek并非企业招聘AI人才的个案。华为、拼多多、B站和蚂蚁集团等企业也纷纷发布AI岗位招聘信息。记者注意到，从具体的招聘信息来看，AI工程师的薪资待遇可观。华为AI大模型工程师（上海）岗位，月薪为2万元至4万元，一年16薪；拼多多推荐算法工程师岗位，月薪为3.5万元至6.5万元，一年18薪；B站语音大模型算法工程师岗位，薪资为2万元至4万元，一年15薪；蚂蚁集团语言大模型方向（NLP），薪资为30K-60K，一年16薪。

其中，华为和Deepseek等企业的AI岗位在招聘中提及“经验不限”。这样的招聘信息引发大众的好奇与热议，对于AI相关岗位，哪些是核心技能?

上海海事大学信息工程学院人工智能专业硕士生导师、上海计算机学会网络专委会委员解煜博士接受青年报·青春上海记者采访时分析道，AI相关岗位的核心技能，在招聘时提到“经验不限”，背后的深层原因是他们更看重应聘者的基础能力和潜力。

AI领域技术更新快速，许多公司更倾向于寻找能够快速学习并应用新技术的人才。解煜说，“在AI相关岗位中，尤其在大语言模型领域，常见的核心技能主要有以下几类，分别是数学与统计学基础、编程能力、机器学习与深度学习知识、自然语言处理（NLP）技能、数据处理能力和创新与问题解决能力。AI的核心技术涉及大量的数学，尤其是线性代数、概率论、统计学等。这些数学工具是构建算法模型和理解AI系统的基石。”

“对于DeepSeek等公司，特别是在大语言模型领域，掌握自然语言处理（NLP）的技能是非常重要的，包括文本预处理、语义理解和生成模型等内容。随着AI技术飞速发展，许多传统的AI问题已经被解决，但依然有很多新的问题需要创新和解决。因此，具备创新思维和灵活的问题解决能力是极其重要的。”解煜认为，虽然如DeepSeek等公司虽然强调“经验不限”，但更看重的是应聘者是否具备良好的AI方面的基础知识，以及快速学习和解决问题的能力。

大语言模型“溢出效应”

AI行业人才需求激增

据麦肯锡等权威机构发布的报告显示，到2030年，中国对AI专业人才的需求预计将达到600万，而目前的供给能力仅约为200万人。为了满足市场对AI人才的需求，许多国内高校已开设人工智能相关专业，加大了对AI人才的培养力度。

DeepSeek作为大语言模型的代表，标志着AI技术在大模型和自然语言处理领域的重大突破，对整个AI行业有“溢出效应”。解煜认为，随着DeepSeek的发布，AI行业对人才的需求急剧增加，特别是在深度学习、自然语言处理、数据科学等领域。大语言模型的研发不仅需要扎实的算法和数学基础，还要求跨学科的专业知识。因此，AI人才市场变得更加专业化，企业对人才的需求不仅局限于技术能力，还需要结合具体应用场景的深刻理解。

如今各大科技巨头早已布局AI行业，DeepSeek的发布为何能引发如此波澜？解煜分析道，“在市场竞争方面，DeepSeek的出现打破了过去由少数科技巨头主导的局面。如今，更多的创新型公司和初创公司能够利用这些大语言模型进行二次开发，甚至创建新产品。这种变化推动了技术的普及，使得中小企业也能在市场中获得竞争优势，从而加速了AI技术的普及和应用，特别是在互联网、智能助手和企业服务等领域。”

那么，诸如人工智能工程师、推荐算法、大模型算法以及自然语言处理等，这些岗位之间有哪些交集，侧重的领域和所需的技能又有哪些不同？解煜分析道，对于人工智能工程师而言，该岗位通常要求具备综合的AI能力，既包括机器学习、深度学习的基础，也涉及到算法、数据处理、模型开发等多个方面。人工智能工程师通常需要能够独立完成从问题定义到算法设计，再到模型训练和优化的全过程。

对于推荐算法工程师，推荐算法主要关注如何基于用户历史行为、偏好等数据进行个性化推荐。大模型算法工程师岗位通常专注于处理大规模数据集等问题，重点在于优化深度学习模型的训练过程，尤其是针对大模型（如大语言模型）的算法设计与实施。对于自然语言处理工程师而言，NLP工程师专注于研究和应用语言学、计算机科学以及人工智能技术来处理自然语言文本。

  == 对话 ==  

记者：大语言模型和传统的推荐算法或浅层模型有哪些不同？

解煜：大语言模型如DeepSeek能够处理更复杂的任务，如智能问答、文本生成和对话系统等，使得AI从单纯的辅助工具转变为能够执行更高层次任务的核心技术。这不仅加强了AI行业的技术创新，还推动AI的实际应用，助力AI从实验室走向更加广泛的行业场景。

记者：大语言模型具有易用性和开源特性，对于AI人才的培育有哪些助力作用？

解煜：大语言模型可帮助即便是非AI背景的开发者也能借助应用程序编程接口和开发工具包，将其应用到具体的产品和服务中。这加速了AI技术的普及，使得AI能够为更广泛的行业和个人所用，从而推动跨行业的创新和提升。

青年报·青春上海记者 陈泳均

编辑:陆天逸

来源:青春上海News—24小时青年报