大模型、自动驾驶相关岗位招聘需求增加，自然语言处理岗位量翻倍；大模型相关岗位招聘薪资上涨，自然语言处理岗位薪资同比增11%；大模型相关岗位对学历、经验的要求提高，4成要求硕博学历；编程语言、机器学习框架、神经网络是大模型人才必备技能；在电动化、智能化、绿色化层面，中国车企的优势明显。

大模型技术的应用，对企业招聘的影响

编辑/翻译工作最易受大模型影响，研发岗位的招聘更快做出调整；

“大语言模型影响指数”高的职业，招聘占比下降，供给端调整略显滞后；

“大语言模型影响指数”高的职业，招聘要求提高；

大模型技术影响的职业，与远程办公类职业重合度较高。

AI技术发展和影响的地域差异

一线城市、省会城市的人工智能发展水平更高；

中西部省会城市的劳动力市场结构更易受大模型影响。

 AI技术的发展，带来的AI人才需求变化

大模型、自动驾驶相关岗位招聘需求增加，自然语言处理岗位量翻倍

近两年，国内人工智能技术的发展突飞猛进，大语言模型、机器人、自动驾驶等领域的创新成果备受瞩目。文心一言、通义千问、Kimi等大模型工具，日益广泛地应用于智能客服、内容创作和语言翻译等场景。人形机器人在家庭服务、医疗辅助、工业制造等领域的应用逐渐增多，它们通过集成先进的AI算法，能够执行更加复杂和精细的任务。“萝卜快跑”更是引起了大众对自动驾驶技术发展的关注。

这些AI技术的发展，带动相关人才的招聘需求。智联招聘数据显示，2024年上半年，招聘职位数同比增速前五的人工智能职业，包括大语言模型方面的自然语言处理（111%）、深度学习（61%）岗位，机器人方面的机器人算法岗位（76%），自动驾驶方面的智能驾驶系统工程师（49%）、导航算法（47%）。

大模型相关岗位招聘薪资上涨，自然语言处理岗位薪资同比增11%

聚焦本报告关注的大模型技术，观察自然语言处理、深度学习岗位的招聘薪酬水平。2024年上半年，两个岗位的平均招聘月薪分别为24007元、26279元，位列人工智能相关岗位前列，招聘月薪同比增速分别为11%、2%，增幅领先。一方面，大模型技术作为未来人工智能发展的重要方向，吸引大量企业资本涌入，企业为保持竞争，愿意投入更多资金来吸引、培育专业技术人才。另一方面，大模型相关岗位的专业技能要求较高，符合条件的人才相对稀缺，企业通过高薪来争夺人才。

大模型相关岗位对学历、经验的要求提高，4成要求硕博学历

从招聘要求看，大模型相关岗位对求职者的学历和经验要求均较高，且在进一步提高。学历方面，今年上半年，自然语言处理岗位中，要求硕博学历的占比为35.8%，比去年同期提高5.5个百分点；要求本科学历的占比为56.3%，比去年同期上升12.6个百分点。深度学习岗位中，要求硕博学历的占比为45.5%，比去年同期提高1.5个百分点；要求本科学历的占比为50.7%，与去年同期持平。

经验方面，今年上半年，自然语言处理岗位中，要求3-5年经验的占比33.8%，比去年同期提高2个百分点；要求5年以上经验的占比14.1%，比去年提高3个百分点。深度学习岗位中，要求3-5年经验的占比34%，比去年同期提高3个百分点；要求5年以上经验的占比12.7%，与去年同期持平。

大语言模型相关岗位涉及编程、建模、算法优化等多个方面的工作内容，专业技术门槛较高，因此岗位的学历要求较高。同时企业往往需要人才进行算法创新和模型研发，从而推进大模型在各个业务场景落地，这需要人才具有较为丰富的实战经验，因此岗位的工作经验要求较高。

编程语言、机器学习框架、神经网络是大模型人才必备技能

从技能要求看，今年上半年，自然语言处理岗位中，Python、C/C++、Java等编程语言要求位列第一、四、五位，PyTorch、TensorFlow两大机器学习框架/工具位列第二、三位。CNN、DNN、RNN等神经网络也位列前十。可见，基本编程语言、机器学习框架、神经网络是自然语言处理岗位的必备技能。

深度学习岗位中，技能要求TOP10与自然语言处理岗位类似，包括Python、C/C++、Java等编程语言，PyTorch、TensorFlow、Transformer、Caffe等机器学习/深度学习框架，以及ANN、DNN等神经网络。

 大模型技术的应用，对企业招聘的影响编辑/翻译工作最易受大模型影响，研发岗位的招聘更快做出调整

我们沿用去年《AI大模型对我国劳动力市场潜在影响研究》报告中测算“大语言模型影响指数”的方式，输出一套职业大类的“大语言模型影响指数”，并观察其在以ChatGPT为代表的大语言模型出现前的2022年和出现后的2023年、2024年的变化。

横向比较来看，2022年，编辑/翻译、客服/运营、销售/商务拓展、金融/保险服务、市场/品牌/公关的“大语言模型影响指数”位列前五，均高于0.73；软件/硬件研发、运维/测试、人事/行政/财务/法务、教育/培训/科研、视觉/交互/设计位列前十，指数均高于0.6；生产制造、物流/采购/供应链、生活服务的指数最低，均在0.4以下。可见，大语言模型技术对白领岗位影响较大，对蓝领岗位影响较小。

从变化来看，2024年，编辑/翻译、人事/行政/财务/法务的“大语言模型影响指数”分别为0.89、0.68，比2022年分别上升0.09、0.04；客服/运营、软件/硬件研发的指数分别为0.75、0.65，比2022年分别下降0.04、0.07。后者指数下降，说明其职业内部易受大模型影响的工作内容在减少，一定程度反映出该职业招聘针对大模型技术的调整更迅速。

分析背后原因，研发、运营常见于互联网行业，而互联网是处在技术发展前沿、不断创新变化的行业，因此对于大模型技术的接受和应用也更快，在相关岗位的招聘上更快做出调整。

“大语言模型影响指数”高的职业，招聘占比下降，供给端调整略显滞后

观察各职业招聘规模变化与“大语言模型影响指数”的关系。发现它们呈负相关关系，即“大语言模型影响指数”越高的职业，其2022-2024年间招聘量占比下降的幅度越大。如指数较高的客服/运营、销售/商务拓展，2024年上半年的岗位数量占比分别较2022年下降2个、5个百分点以上；软件/硬件研发、运维/测试、人事/行政/财务/法务也下降1个百分点以上。这些职业招聘占比的下降，可能是受到产业结构调整、大模型技术等多重因素影响。

来源：培训杂志