简介猎聘大数据研究院发布的《2025 AI技术人才供需洞察报告》是一份聚焦AI技术岗位供需格局的行业调查研究报告面向企业HR、行业分析师、AI从业者与求职者提供近一年人才需求、薪资分布、行业区域趋势等关键洞察。报告基于2024年2月至2025年1月招聘大数据显示AI技术岗明显高学历、高薪化硕博需求占比近47%明显高于整体岗位的4.47%50万以上年薪职位超三成而整体职位不足一成。细分职能中算法工程师需求占比最高达67.17%深度学习、机器学习人才需求排名上升且超50万年薪职位占比均超38%。行业方面互联网、电子半导体、计算机软件需求居前家电行业同比增长最快达93.75%区域上长三角需求最旺盛北京、上海、深圳位居城市前三。资源为1个PDF文件大小1.19MB报告结构清晰包含需求分析、人才画像、城市群分布及细分学历要求等图示与数据便于读者快速定位所需信息。已有491人学习适合需要把握AI人才市场动向、支撑招聘或求职决策的读者阅读。1. 猎聘2025研报里的AI技术人才供需洞察先看结构再看数字猎聘这份《2025 AI技术人才供需洞察报告》发布时大家第一反应是看薪水和岗位增量但真正值得IT从业者反复读的是供需结构错位。报告不会直接告诉你“该学什么”但会把岗位JD里的技能词、行业分布、经验年限变成可量化的信号。对还在做传统后端、前端的工程师来说这份研报更像一张地图AI技术人才的需求已经从算法岗扩散到应用层、基础设施层甚至每个业务团队都能碰到与此同时供给端的简历大量集中在提示词和轻调用上系统设计、模型调优、评测工程这类硬能力依然稀缺。具体数字以猎聘官方报告为准我这里只顺着供需两头讲清楚怎么把研报语言翻译成可落地的招聘参数、技能评估和职业决策。2. 需求侧拆解从AI技术人才岗位画像里提取量化参数需求侧不是一条“岗位变多变少”的曲线而是一组可以被程序读取的技能组合。工程师看猎聘这类研报时最容易犯的错是把注意力放在城市薪资排行上然后得出结论“AI岗位又涨了”。真正有用的是把岗位JD文本拆开看每个岗位背后的工具栈、经验年限和工作职责否则需求侧的结论永远是“多”“快”“难”这类没有操作性的描述。2.1 看AI技术人才需求先分清“算法岗”和“应用岗”2025年的AI技术人才需求里算法岗和应用岗已经明显分成两条线。算法岗通常要求模型训练、调优、数据集构建技能词集中在“预训练”“SFT”“RLHF”“推理优化”应用岗则要求理解业务流程能把大模型接到产品里技能词集中在“RAG”“Agent”“提示词”“向量数据库”“模型部署”。猎聘研报在讨论供需错位时通常会把这两类岗分开统计否则会出现“算法岗竞争激烈、应用岗招不到人”的假象。怎么快速区分岗位属性我一般看JD里是否出现“业务”“系统集成”“全链路”这类词。应用岗强调端到端落地算法岗强调模型指标提升。两者的薪资带宽也有差异算法岗高薪集中度更高但岗位数量不如应用岗应用岗门槛相对低但技能要求更杂。这个差异决定了你读研报时的关注点做技术选型的人看应用岗做模型研究的人看算法岗不能混着用。2.2 需求侧三个量化参数岗位发布量、技能词、薪资带宽读需求侧不必做复杂建模抓三个参数就够岗位发布量、技能关键词、薪资带宽。岗位发布量回答“哪个方向在扩张”技能关键词回答“扩张时优先要什么人”薪资带宽回答“什么技能最难补”。把这三组数放进一个表里研报就从结论变成数据源。维度典型字段用途岗位发布量城市、行业、发布时间判断AI技术人才的需求重心在哪里技能关键词大模型、RAG、Agent、微调、提示词建立JD筛选和简历搜索的标签库薪资带宽P50、P75、P90、经验年限判断技能稀缺程度反推供给缺口这个表是招聘系统中人才库标签体系的雏形。比如“RAG”这个词在岗位发布量里高频出现那就在人才库里建一个“RAG经验”标签如果带“RAGAgent”组合关键词的岗位薪资带宽明显高于单一关键词说明组合型需求更稀缺。研报正文不一定有现成的组合表但按这个表自己从JD里拉数据能得出同样的结论。2.3 用Python做JD技能词频统计最小脚本和参数说明前面说的技能关键词最好用脚本统计不要靠肉眼扫JD。下面是一段可以直接跑的Python脚本用jieba把JD文本切成词再按自定义技能词典统计频率import jieba from collections import Counter # 技能词典随研报周期调整 skill_words [ 大模型, RAG, Agent, 微调, 提示词, 向量数据库, 模型部署, AI应用开发, 模型评测, 多模态, LangChain, 本地部署, 推理优化, LoRA, SFT, Agent编排 ] for w in skill_words: jieba.add_word(w) def extract_skills(text_path): with open(text_path, r, encodingutf-8) as f: content f.read() # 清掉JD模板里的通用词避免占频次 noise [岗位职责, 任职要求, 岗位描述, 职位描述, 工作职责] for n in noise: content content.replace(n, ) words jieba.lcut(content) counter Counter(w for w in words if w in skill_words) return counter.most_common() if __name__ __main__: for skill, count in extract_skills(jd_corpus.txt): print(f{skill}\t{count})代码逻辑第一步把JD模板中的通用词删掉因为这些词每个岗位都会出现不删会污染统计结果第二步用jieba分词并且只保留skill_words里出现过的词第三步按频率排序输出。重点在于自定义词典因为jieba默认会把“AI应用开发”切分成“AI”“应用”“开发”所以先add_word确保“AI应用开发”作为一个整体出现。参数说明jd_corpus.txt可以是几十份JD拼接后的文件也可以每份一个文件如果按城市或行业分组建议在统计前先按分组字段过滤这样能看到不同行业的技能差异。使用这个脚本时还有两个小习惯一是每季度更新一次skill_words淘汰“元宇宙”这类过气词二是把输出结果和研报里的供需描述对照如果脚本结果与报告结论偏差大大概率是你收集的JD样本不够而不是报告错了。3. 供给侧透视AI大模型与Agent经验如何改变人才评估逻辑需求侧看岗位供给侧看人。猎聘研报的供给侧数据大多来自简历库和求职者调研常见字段包括学历、工作年限、技能标签、期望城市。对IT从业者来说比“简历总量”更重要的是经验的分布方式有多少简历停留在AI使用层又有多少简历具备工程落地能力。这个分布直接决定了招聘策略和个人技能提升方向。3.1 供给侧的关键不是人数而是“有效经验”很多团队招不到人不是简历少而是“有效简历”少。2025年的AI技术人才供给里大量简历会把“熟悉ChatGPT”“会写Prompt”“用过AI编程工具”写进技能标签但这些能力本质上是用大模型而不是做AI技术开发。反观JD里的高薪岗位几乎都要求候选人能解决模型幻觉、控制推理成本、做Agent规划与工具调用这些经验光靠聊天很难积累。研报如果只统计“简历含AI关键词”会高估供给如果只统计“AI岗位相关经验”又会低估正在从传统后端转岗的潜在候选人。我的判断方法是看简历里有没有三样东西可量化的项目结果比如“检索准确率提升到92%”“接口吞吐提升了3倍”明确的工具链比如“用LangChain写过多轮Agent”“对模型做过LoRA微调”以及问题边界描述比如“负责过RAG知识库中的切片策略”。这些细节比“熟悉AI”有用得多也是招聘系统里做技能评估的核心依据。3.2 用AI提示词模板把简历和JD匹配度做成结构化分数既然人工筛简历耗时我常常用大模型做第一轮筛选。关键不是让模型直接给“通过/不通过”而是要求输出结构化匹配结果。下面是一份可以直接复用的提示词模板里面刻意写明了评分维度和输出格式你是AI技术岗位的招聘助手。请根据岗位JD评估候选人简历只输出JSON。 岗位JD {jd_text} 候选人简历 {resume_text} 评分维度 1. 硬技能RAG、Agent、大模型、微调、向量数据库、模型部署 2. AI经验年限候选人从事AI相关工作的时间 3. 工程证据是否有可量化的延迟、吞吐、评测准确率 4. 稀缺技能是否包含微调、推理优化、本地部署等关键词 输出字段 { overall_score: 0-100, skill_match: [命中技能], experience_match: 年限评估, project_evidence: 项目证据, missing_keywords: [缺失技能], suggestion: 一句招聘建议 } 注意候选人写“熟悉AI”不算证据必须找到具体技能或项目描述。使用这份模板时我用Python把JD和简历的文本替换到{jd_text}和{resume_text}位置再调用大模型接口。一个关键参数是temperature匹配评分场景通常设成0.1到0.2因为温度太高会让同样一份简历在不同轮次得到不同分数招聘流程不认可。输出JSON后我会把missing_keywords字段直接写入候选人标签表作为后续人才池筛选的依据。这套提示词在为AI应用开发岗和AI产品经理岗做初筛时表现不错但用于算法岗还要再补充模型训练相关维度。3.3 本地部署AI处理简历数据模型选型和关键参数如果公司不允许简历数据传到外部服务常见做法是把开源模型部署在内部服务器上。个人经验是7B到14B的量化模型已经能完成关键词提取、匹配度打分这类任务不需要追求70B大模型。Ollama是本地部署最省事的选择下面是一个调用本地模型的Python示例import requests url http://localhost:11434/api/generate payload { model: qwen2.5:14b, prompt: 请从简历中提取AI技术关键词、工作年限和项目中的量化结果用JSON返回。简历内容..., stream: False, options: { temperature: 0.1, num_predict: 512, top_p: 0.7 } } resp requests.post(url, jsonpayload) print(resp.json().get(response, ))代码说明Ollama的api/generate接口执行一次完整推理stream设为False表示拿到完整结果再返回适合批处理场景。options里的三个参数很关键具体推荐范围如下参数推荐值用途temperature0.1~0.2让相同简历得到一致评分num_predict256~512限制输出长度避免无效展开top_p0.7~0.9控制候选采样范围配合temperature使用提示14B模型在纯CPU环境跑一条简历大约要十几秒如果一天处理几千份最好先用规则把简历压缩只给模型传“经验描述”和“技能标签”两个字段如果简历文本较长num_predict可以调到1024但超过后内容会被截断建议保持精简。4. 把供需洞察变成行动招聘侧建技能雷达求职侧补缺口研报读完不落地就只是谈资。落到招聘侧要建一套能被技能词驱动的筛选机制落到求职侧要把需求侧的技能词频当成检查清单。下面分别说两套做法。4.1 招聘侧落地从研报热词到人才雷达的四步操作团队要做人才雷达不需要先买系统按四步走第一步从研报和头部公司JD里提取高频技能词按“基础技能”“进阶技能”“稀缺技能”分级第二步把分级技能词维护进人才库的标签字段鼓励候选人和推荐人补充标签第三步用技能组合查询定期扫描活跃简历第四步把查询命中的人拉进私库按供需热度安排触达。整个过程里研报的作用是给分级提供权重。比如2025年“本地部署”“模型评测”“AI应用开发”如果出现在多份研报的供需缺口段落那它们就应该被归入稀缺技能。这个分级不是一次性工作而是每季度跟着报告更新一次否则去年“提示词”很稀缺今年它可能已经变成“基础技能”再拿它当高门槛筛选条件只会误杀候选人。4.2 求职侧落地用技能频次反查缺口排学习优先级求职侧更容易操作。收集二十份目标岗位的JD用第2章的脚本统计技能词频再逐项对比自己的简历。高频出现但自己没写过的技能就是需要补的口子中频但几乎每份JD都要求的技能是可以提升的加分项低频但薪资带宽很高的技能是差异化方向。下面是我常用的自评表格差距类型示例建议动作公共词缺失RAG、向量数据库用两周做一个RAG知识库demo并记录效果经验词缺失微调、LoRA在开源模型上跑一次领域微调记录显存和训练时长工程指标缺失推理延迟、吞吐给已有项目补压测输出一份性能报告稀缺词缺失模型部署、推理优化按官方教程部署一次vLLM或Ollama记录排错过程这个表格的要点是把“学习AI”还原成“解决具体问题”。比如研报提到AI应用开发岗需求增长快那就优先做RAG和Agent编排如果研报显示模型部署人才难招那就用Ollama本地部署一个模型再试着用它做一次简历筛选这比背概念更能写进简历。4.3 用SQL维护人才库技能标签的查询写法招聘系统里的人才库如果以JSON数组存技能标签SQL查询可以写得非常干净。下面是一个同时要求RAG和Agent并至少带一项模型微调能力的查询SELECT candidate_id, name, skill_tags, years_of_experience FROM candidate_warehouse WHERE JSON_CONTAINS(skill_tags, RAG) AND JSON_CONTAINS(skill_tags, Agent) AND ( JSON_CONTAINS(skill_tags, 微调) OR JSON_CONTAINS(skill_tags, LoRA) ) AND updated_at 2025-01-01 ORDER BY years_of_experience DESC LIMIT 100;代码逻辑JSON_CONTAINS用来判断skill_tags这个JSON数组是否包含某个字符串比LIKE %RAG%更准确因为LIKE会把“RAGenerator”这种无关词也命中。最后的updated_at字段用于提高数据新鲜度避免触达几个月前已经找到工作的候选人。参数说明如果技能标签是中文MySQL的JSON_CONTAINS需要写双引号包裹的中文串注意别写成单引号。实际使用中我会把第2章统计出来的高频组合直接拼进SQL条件比如“RAGAgent本地部署”这样人才雷达的命中结果会明显收窄但也更贴近真实需求。5. 自建“供需缺口指数”验证研报结论而不是背数字研报每季度更新一次但招聘决策每天都在发生。与其等下一次报告不如用可控数据源算一个“供需缺口指数”把研报里“短缺”“紧张”这类形容词变成可比较的数字。这个指数适合内部复盘也适合帮团队做季度招聘预算分配。5.1 供需缺口指数的定义与计算我的定义很简单把某技能词在岗位JD中的出现占比除以该技能词在简历库中的出现占比得到供需缺口指数。指数大于1说明需求浓度高于供给浓度这个技能值得重点投入指数接近1说明基本平衡指数小于1说明供给相对过剩可以稍微放缓招聘。计算方式如下def supply_demand_index(demand_share, supply_share): if supply_share 0: return float(inf) return round(demand_share / supply_share, 2) # 示例数据假设从JD和简历中统计出的占比 skills { RAG: {demand: 0.20, supply: 0.06}, Agent: {demand: 0.15, supply: 0.04}, 微调: {demand: 0.08, supply: 0.12}, } for skill, data in skills.items(): index supply_demand_index(data[demand], data[supply]) print(f{skill}: {index})代码逻辑demand_share是某技能词出现在JD中的次数除以全部JD数supply_share是出现在简历中的次数除以全部简历数。两者的比值不受样本量直接影响所以不同技能之间可以直接比较。比如RAG的需求占比20%供给占比6%指数就是3.33微调的需求占比8%供给占比12%指数0.67说明市面上会微调的人比岗位所需的多筛选时就要提高要求。提示样本太少时指数会失真建议每个技能词至少在JD和简历中各出现50次再计算。5.2 如何用指数复现研报结论同时避开两个误区用指数验证研报结论时最容易踩两个坑。第一个坑是拿全市场数据当作自己公司数据研报反映的是行业整体而公司业务可能只集中在某个垂直领域比如金融客服场景下Agent需求一定高于研报平均指数要用自己岗位池的数据计算。第二个坑是忽略技能词的时效性2025年“提示词”已经不是高稀缺词如果词典还停留在2023年指数会严重失真所以每次计算前都要重新从最新JD里提取技能词。这个指数不一定要做成后台系统我通常直接在季末跑一次脚本把结果和研报结论放一起对比。如果两者方向一致说明招聘策略不用大调如果方向相反就检查是样本偏差还是研报统计口径不同。最后还有一个小技巧把指数按“技能词城市”分组计算比如“RAG在北京”和“RAG在成都”可能是两个完全不同的供需市场用分组后的指数做招聘预算会比只看全国平均更接近真实情况。本文还有配套的精品资源点击获取