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獵聘發布《AIGC及其產業鏈人才需求大數據報告2023》

來源：中國網財經發布時間：2023-09-21 08:40:56

2023年以來，隨著ChatGPT成為全球持續熱議話題，其核心領域之一AIGC(人工智能生成內容)也迅速進入國內公眾視野，并被一些行業應用于自身業務之中，成為提升組織運行和人才工作效率及質量的得力助手。在9月20日以 “強應用、多模型”為主題的見實大會在京召開之際，獵聘發布《AIGC及其產業鏈人才需求大數據報告2023》，分析國內AIGC整體領域和相關產業鏈的人才需求情況，為相關企業和求職者提供招聘及就業參考。

Part 1 AIGC整體需求及招聘薪資分析

一、AIGC整體新發職位增長近140%，IT/互聯網行業人才需求及增長領先全行業

從AIGC整體需求來看，2023年1-8月，AIGC新發職位同比增長139.76%。分行業來看，IT/互聯網/游戲行業的AIGC新發職位占比最多，為62.23%;汽車、電子/通信/半導體、科研技術/商務服務行業的AIGC新發職位占比位居第二至第四，分別為9.29%、6.47%、6.14%。其他行業的占比均小于6%。

從同比增長來看，IT/互聯網/游戲行業中AIGC新發職位同比增長較為可觀，為305.36%。AIGC基于人工智能算法，而IT/互聯網/游戲則是催生算法及算法應用最為廣泛而深入的行業，因而AIGC職位最多，需求最為旺盛，增速也較為迅猛。

從招聘平均年薪來看，2023年1-8月，整體AIGC新發職位招聘平均年薪為41.09萬元，薪資同比有微漲，漲幅為0.88%。在AIGC新發職位分布最多的四大一級行業——IT/互聯網/游戲、汽車、電子/通信/半導體、科研技術/商務服務中，其AIGC新發職位招聘平均年薪分別為43.13萬、33.79萬、41.36萬、44.88萬。

二、熱招職能：算法工程師新發職位最多，深度學習、圖像算法招聘年薪均超55萬

從2023年1-8月AIGC領域新發職位的三級職能來看，位居前五的是算法工程師、產品經理、自然語言處理(NLP)、圖像算法、深度學習，其新發職位占比為15.47%、9.44%、4.91%、4.86%、2.37%。這五大職能的招聘薪資均較高，均超43萬，其中深度學習、圖像算法、自然語言處理(NLP)位居前三，招聘平均年薪均超50萬，分別為55.78萬、55.10萬、53.31萬。算法工程師、產品經理位居第四、第五，為49.47萬、43.65萬。

三、城市AIGC職位：北京新發職位占比超25%，深圳以47萬的招聘平均年薪居首

從AIGC新發職位的城市分布TOP10來看，北京新發職位最多，占比為25.29%。上海、深圳、杭州位居第二至第四，占比分別為18.33%、14.78%、13.01%;廣州以5.10%的占比位居第五，其他城市占比均低于3%。北上廣深杭具有較好的互聯網產業基礎，聚集了大量高科技公司，整體產業發展較為成熟，熱衷嘗試新科技，因而AIGC人才需求較為旺盛。

從這TOP10城市AIGC職位的招聘平均年薪來看，深圳、北京、上海位居前三，均超44萬，分別為47.42萬、46.30萬、44.94萬。杭州、廣州薪資位居第四、第五，分別為38.44萬、35.72萬。

Part 2 AIGC產業鏈人才需求分析

目前，我國AIGC 產業可大致分為基礎設施層、模型層及應用層。基礎層側重基礎支撐平臺的搭建，包含傳感器、AI芯片、數據服務和計算平臺;模型層側重核心技術的研發，主要包括算法模型、基礎框架、通用技術;應用層注重產業應用發展，主要包含行業解決方案服務、硬件產品和軟件。

獵聘大數據研究院分析了招聘市場上的AIGC職位在基礎設施層、模型層及應用層的招聘需求，采用層層下鉆的研究方法，揭示各產業鏈主要職位序列的人才需求情況。

一、各產業鏈AIGC人才需求分析

1、各產業鏈AIGC職位中對IT互聯網技術職類人才需求最大

1)基礎層、模型層中AIGC職位對IT技術類需求占比超70%

2)應用層中AIGC職位對銷售/客服、產品類需求相對較大

從各個產業鏈的AIGC職位在一級職能中的分布來看，基礎層、模型層、應用層中IT互聯網技術類職能需求均居首位。基礎層和模型層側重基礎設施和核心技術的研發，對技術的要求較高，IT互聯網技術占比超70%，分別為75.05%、71.46%，應用層在三者中份額相對較小，占比43.55%。

相較基礎層和模型層，應用層的AIGC職位中銷售/客服、產品、市場/公關/廣告/會展類的占比相對較高，為17.58%、13.67%、8.59%。銷售/客服在基礎層、模型層的占比相對較小，分別為1.76%、5.39%;而產品類AIGC職位在基礎層、模型層的占比分別為10.24%、10.52%，均位居第二。市場/公關/廣告/會展類在基礎層和模型層的占比不超過0.9%。這一差異的成因在于基礎層、模型層以技術驅動為主，而應用層面向終端消費市場，IT互聯網技術占比相對較低，而銷售/客服、產品、運營和市場需求較多。

2、學歷需求：模型層職位要求學歷最高，碩博學歷占比超30%

由于基礎層和模型層側重技術，因而職位對學歷的要求更高，碩博占比約為30%左右，基礎層AIGC職位對碩博學歷的需求占比總和為27.56%;模型層為30.89%;應用層為18.07%。其中，模型層對博士的需求占比最高，為3.28%，而基礎層和應用層對博士的需求不超過1.5%。由此可見，模型層招聘對人才的教育背景門檻設置更高。

3、工作年限：各產業鏈較青睞3-5年工齡的人才，其中模型層該類人才需求最大

從各產業鏈AIGC職位對人才的工作年限要求來看，3-5年的人才需求在各產業鏈中居首，均超30%，其中基礎層為32.16%;模型層為41.25%;應用層為33.59%。各產業鏈要求的位居第二的工作經驗的人群，基礎層為1-3年，占比為24%;模型層和應用層均為5-10年，占比分別為19.36%、27.34%。相比之下，模型層與應用層傾向于資歷更深的人才，而基礎層則對工作年年限的要求相對寬松。基礎層需要快速掌握基礎技術，對經驗的深度要求相對較低;模型層研發性質更強;應用層涉及在終端市場的應用，這兩者都需要經驗的打磨和沉淀，才能應付自如。

4、各產業鏈AIGC職位招聘平均年薪：均超33萬，模型層AIGC職位近47萬

基礎層、模型層、應用層AIGC職位平均招聘年薪均超33萬，其中模型層最高，為46.63萬;其次是應用層，為43.35萬;基礎層位居第三，為33.92萬。

從在各產業鏈AIGC職位需求相對較大的IT互聯網技術、產品、設計、運營類職能來看，在基礎層，產品平均年薪最高，為36.38萬;在模型層，IT互聯網技術和產品類職能的招聘薪資相差甚微，位居前二，分別為47.96萬、47.57萬。在應用層，IT互聯網技術類職能招聘平均年薪以49.4萬居首。

二、各產業核心職能AIGC職位細分序列人才需求分析

針對基礎層、模型層和應用層AIGC職位占比較大的IT互聯網技術、產品和運營三大職能，獵聘大數據研究院進行了細分職能分析，以揭示不同職能在不同產業鏈中的需求特點。

1、IT互聯網技術類用人需求分析

1)各產業鏈AIGC職位對人工智能類需求最多，模型層、應用層對數據類職能需求較大

從IT互聯網技術二級職能在各產業鏈的分布來看，基礎層、模型層和應用層的AIGC職位對人工智能類需求均位居第一，占比均超50%，分別為53.73%、66.31%、73.54%。值得注意的是，模型層和應用層對數據職能的需求也相對較高，為6.12%、6.28%，均排名第三。

2)各產業鏈對數據建模人才需求較大，其中應用層最多，占比為56.67%

分析各產業鏈AIGC職位對于數據類細分職能的需求可見，在基礎層，數據分析師占比位居第一，為46.15%;數據建模、大數據開發工程師、數據治理并列第二，占比為15.38%。在模型層，數據建模位居第一，占比為33.67%;數據挖掘工程師位居第二，占比為25.51%;數據分析師、大數據開發工程師并列第三，占比為18.37%。在應用層，位居前三的三級職能是：數據建模、大數據開發工程師、數據挖掘工程師，占比分別為56.67%、15.00%、13.33%。對比來看，各產業鏈數據類人才需求的共同點是對數據建模的需求較大，除此之外，大數據開發工程師在三個產業鏈中也有不小的占比。

2、產品類用人需求分析

1)基礎層重平臺知識技能，模型層重算法，應用層重用戶需求

獵聘大數據研究院分析了不同AIGC產業鏈對產品類職能的招聘需求的文本，發現以下特點：

①基礎層：以平臺產品經理為主，要求了解平臺產品、工具產品等相關技能和策略;

②模型層：以模型產品經理為主，偏向于模型訓練，提高模型適用性，對于算法、技術的能力有一定要求;

③應用層：以終端產品經理為主，直接面向用戶的產品，一般要求具備產品經理的通用能力，側重產品需求和用戶分析。

2)年薪段分布：模型層高薪段職位更多

從不同產業鏈的產品類AIGC職位招聘年薪段分布來看，模型層60萬以上的職位占比為20.95%，遠遠高于基礎層(1.88%)和應用層(9.52%)，而相對低薪段占比較小，25萬以下的職位占比不超過5%，明顯少于其他基礎層和應用層，而這與模型層整體產品類AIGC職位平均年薪(47.57萬)高于基礎層(36.38萬)和應用層(41.02萬)產品類職位的結論一致。

3)工作經驗：基礎層、模型層更看重資歷較深的產品經理，應用層則較寬松

從各產業鏈對AIGC 產品類AIGC相關職位的工作經驗要求來看，基礎層和模型層要求3年以上的工作經驗的職位比例均超80%，前者為88.68%，后者為80.95%，而應用層相對較低，為66.66%。值得注意的是，基礎層和模型層對工作經驗3-5年的人才需求最大，占比均超50%。基礎層和模型層因其本身技術門檻較高，更青睞資深產品經理，而應用層面向市場，門檻相對較為靈活，對工作經驗的要求相對寬松。

4)達成意向：達成意向的AIGC產品經理職位候選人50%擁有AI相關經驗

產品類AIGC職位與用人方達成意向的候選人目前所在崗位TOP10來看，產品經理占比最高，為60.14%。值得注意的是，算法工程師和技術/研發總監位居第八、第十，這表明AIGC產品類職位招聘除了接受普通的產品經理，還對算法工程師和技術/研發總監轉型做產品張開懷抱，因為這些人更懂AI方面的技術。而從整體(普通)產品經理職位與用人方達成意向的候選人所在的崗位看，多數仍舊注重的是產品經理相關的業務崗位。

從所有達成意向的候選人來看， 74%的AIGC產品經理職位達成意向的候選人當前職能是產品經理，而這一比例在整體產品經理中是50%，普通產品經理對人才上一份工作的性質或內容更為寬容。而在達成意向的AIGC產品類候選人中，近50%擁有AI相關經驗。由此可見，AIGC產品類招人要求遠遠高于普通產品類職位。

3、運營類用人需求分析

從運營類AIGC新發職位在各個產業鏈的細分職能TOP5來看，數據標注均位居前二，且占比較高，均超17%。具體來看，在基礎層，內容運營和數據運營并第一，占比為21.05%。在模型層，產品運營和數據標注位居第一、第二，占比為21.43%、20%;在應用層，數據標注和產品運營位居第一，占比為17.39%。

數據標注可對文本、圖像、音頻或視頻等數據按照預設標準進行分類、注釋或標記，以確保人工智能算法得以有效運行，幫助機器學習算法理解圖像的特征、對象、位置和類別等方面的信息，構建用于機器學習或人工智能訓練的數據集，以便訓練模型識別、分類、預測或生成新的數據。因而在于AIGC相關的運營細分職能中，數據標注具有舉足輕重的作用。

Part 3 AIGC時代如何培養AI人才

AIGC的發展依托于AI行業，在當前形勢下，如何培養AI人才成為一個備受關注的熱點課題。在工業和信息化部工業文化發展中心AI應用工作組指導下，行行AI與獵聘聯合發布《AI行業人才培養十大建議》，具體內容如下：

一、企業家要建立AI領導力，Al領導力是企業一把手領導力;

二、企業要打造整理性的企業AI應用文化，從上到下普及AI應用知識與技能，賦能全體員工;

三、企業應該設立AI關鍵崗位，必須設首席AI官(CAO)，制定業務的AI升級發展戰略以及AI時代人才戰略;

四、企業所有崗位負責人的AI思維水平打分是企業AI轉型升級的必然道路。

五、培養企業AI所有成員實現AI應用技能的落地，從學會與AI溝通能力和編寫Prompt提示詞能力做起;

六、培養企業AI關鍵人才的持續學習能力、國際化視角和跨文化交流能力;

七、建立AI時代企業內部的新人才招募和評價機制，以數據驅動對人才評估和招聘，打造新流程;

八、建立AI時代企業前期應用AI技術的容錯機制，鼓勵創新應用AI解決企業問題，賦予崗位和人才更多的試錯權。

九、建立AI時代企業的數據安全和積累意識，培養人才建立企業的數據和場景應用壁壘，使其成為AI時代的核心競爭力;

十、建立企業AI人才的持續供給能力，學會與高校和第三方AI人才培訓機構建立合作機制，從源頭捕捉AI人才。