三月春招正当时，一个前所未有的招聘奇观正在上演——银行业与互联网大厂，首次在同一招聘周期内，瞄准了同一批求职群体，而这场抢人大战的核心焦点，正是当下最热门的AI相关岗位，对于正在求职的程序员、刚入门的AI小白来说，这无疑是难得的机遇窗口。

自2月初开始，工商银行、农业银行、中国银行、建设银行等国有六大行陆续发布2026年度春季校园招聘公告，开启大规模揽才模式；与此同时，腾讯、百度、蚂蚁集团、字节跳动等互联网大厂也密集启动春招计划，招聘信息同步刷屏各大求职平台、高校就业群。看似分属不同领域的两类机构，在招聘需求上却呈现出高度重合的特点——AI相关岗位均占据核心地位，成为双方争夺的重中之重。

脉脉发布的最新数据直观展现了AI岗位的火爆程度：2026年1-2月，全国新发AI岗位量占整体岗位总量的26.23%，而2025年同期这一比例仅为2.29%，短短一年时间，AI岗位需求量暴涨12倍，增速惊人。薪资方面更是极具吸引力，新发AI岗位平均月薪高达60738元，比新经济行业平均薪资高出约26%，对于程序员、AI从业者而言，这样的薪资水平无疑是巨大的激励，也让AI赛道成为春招期间的“香饽饽”。

1、抢人大战真相：看似竞争，实则需求错位（小白必懂）

其实早在2025年春招，银行业就已经开始布局AI人才招聘，成都银行当时就开出70-80万年薪招聘AI总经理助理，这也是银行业首次面向社会公开招募AI高层次人才。但如果将这个薪资放到互联网大厂的AI岗位坐标系中，就显得有些“逊色”了。根据科锐国际发布的报告显示，当前大模型算法资深专家年薪可达100-200万，深度学习专家年薪更是突破100-300万，更值得关注的是，AI关键岗位的跳槽薪资涨幅最高可达50%，银行与大厂之间的AI岗位薪资差距，普遍达到3-5倍。

但这并不意味着银行在这场抢人大战中注定处于劣势，因为从一开始，银行和大厂想要的就不是“同一类人”，二者的需求定位截然不同，尤其适合不同基础的程序员和AI小白选择。

互联网大厂的AI岗位，核心需求是“能在技术前沿攻坚的人”。蚂蚁集团2026春招重点聚焦大模型算法、多模态生成、AI安全三大方向，招聘要求直指技术核心；腾讯更是在简历填写环节专门新增“AI应用技能模块”，明确要求候选人具备“AI Native思维”，能够快速适配AI技术的迭代节奏；字节跳动则重点发力AI工程和AI产品类岗位，需求最为旺盛。这些岗位的核心目标，是推动AI技术的边界不断向前，需要的是能够突破技术瓶颈、做出创新成果的人才。腾讯招聘负责人曾表示：“坚持长期主义，为青年人才提供稳定、能够穿越周期的平台和成长的确定性。” 通俗来说就是：大厂要的是能跟上AI迭代速度、具备持续学习能力，不会被快速淘汰的技术型人才，适合有一定技术基础、愿意深耕算法和工程的程序员。

而银行的AI岗位，需求则更偏向“落地应用型人才”。苏商银行特约研究员武泽伟将银行的AI人才需求归纳为三个核心方向：一是算法工程类，包括垂直模型训练专家、强化学习工程师等，侧重模型的落地优化；二是数据治理与AI合规类，包括隐私计算专家、AI审计专员等，贴合金融行业的合规需求；三是业务落地与产品创新类，包括AI产品经理、人机协同体验设计师等，核心是将AI技术与银行业务深度结合。

从具体招聘来看，工商银行专门开设科技菁英岗，细分为AI+和大数据两个方向，针对性吸纳AI相关人才；浦发银行明确表示，优先招聘具有人工智能、数据科学、金融科技背景的复合型毕业生；北京农商银行更是专设数智菁英、金融科技培训生岗位，覆盖大数据、人工智能、区块链等多个前沿领域。简单来说，银行不需要能从零训练大模型的顶尖算法人才，更需要能把成熟大模型用进风控、客服、合规审查等具体金融场景的落地型人才，适合AI小白、跨专业转型者，或是擅长将技术与业务结合的程序员。

不过，两类机构也有一个共同的“痛点”——懂AI又懂金融场景的复合型人才，是双方都在争抢的核心，但目前市场上这类人才极度稀缺。脉脉数据显示，当前AI岗位的供需比仅为0.97，也就是说岗位数量略多于求职人数，而高性能计算工程师的供需比更是低至0.15，相当于约7个岗位争夺1名人才。这种缺口并非单纯靠提高薪资就能解决，核心问题在于，市场上根本没有足够的复合型人才来填补需求，这也为正在学习AI的小白、想要转型的程序员提供了明确的努力方向。

2、AI人才缺口真相：500万缺口，小白/程序员的机遇在哪？

根据行业统计，目前国内AI人才总缺口已达500万，仅上海一个城市，2025年的AI人才需求就达40万，而本地高校相关专业的在校生仅为4万，供需比高达10:1，缺口极为明显。对于想要进入AI领域的小白、正在求职的程序员来说，这样的缺口意味着巨大的就业机遇，尤其是在春招这个关键节点，抓住机会就能实现快速转型或晋升。

更值得注意的是，这个缺口短期内无法通过高校培养来填补。高校的课程体系更新周期以年为单位，而AI产业的迭代速度却以月为单位，两者之间存在明显的脱节。举个例子，一名2026年入学的计算机系学生，等他四年后毕业时，现在课程里教授的内容，可能有一半已经过时。正是意识到了这一点，互联网大厂早就开始提前布局——腾讯、字节跳动目前已经在争抢2027届的实习生，通过长达1-2年的实习期，完成对人才的定向培养，提前锁定潜力股，这也给AI小白提供了一个重要启示：尽早接触行业实践，比单纯学习理论更重要。

银行的应对方式则更偏向“内部培养”。华夏银行、兴业银行等多家银行专门开设了FinTech方向的管培生项目，从应届生阶段就开始定向培养金融科技复合型人才，不再被动等待市场上出现成熟候选人后再去争抢。背后的逻辑很清晰：懂AI又懂金融的复合型人才，市场上根本买不到，只能靠自己从零培养，这也为跨专业、零基础的AI小白提供了“弯道超车”的机会——不需要有深厚的金融背景，只要具备AI基础，就能通过管培生项目系统学习金融知识，成为稀缺的复合型人才。

与此同时，招聘门槛也在同步松动，这对于小白和跨专业求职者来说，无疑是重大利好。传统银行招聘曾有严格的专业限制，大多倾向于金融、经济类专业，而现在，理工科、文科等跨专业背景成为加分项，基础岗位普遍不再硬性要求英语四级，甚至2025届未就业毕业生仍可按应届生身份报考。门槛降低的背后，是银行的现实考量：与其在越来越窄的传统金融专业里挑人，不如放开口子，找到那些有潜力、愿意转型的跨界人才，这也给AI小白提供了更多进入金融行业的机会。

南开大学金融学教授田利辉给出了非常实用的分流建议，尤其适合小白和程序员参考：若擅长算法创新、喜欢攻坚技术前沿，优先选择互联网大厂，能够获得更快的技术成长；若擅长业务理解、喜欢将技术落地到具体场景，银行的AI岗位更能发挥技术+金融的双重优势，职业稳定性也更强。这个建议的背后，是两类岗位的人才画像几乎没有重叠，但供给端根本没有足够的人填满任何一边，这也意味着，无论选择哪条赛道，只要找准定位，都能获得不错的发展。

中国邮政储蓄银行研究员娄飞鹏的一句话，点出了这场抢人大战的核心意义：“AI正从技术工具演变为核心生产要素，谁掌握顶尖人才，谁就能在下一轮竞争中占据先机。” 放到春招的语境里，这句话的含义很明确：现在抢不到AI人才的机构，两年后一定会感受到明显的竞争劣势；而对于现在正在学习AI的小白、正在求职的程序员来说，现在正是抓住机遇、跻身AI赛道的最佳时机。

3、隐藏矛盾：AI抢人，本质是在“替代人”？（小白必深思）

这场轰轰烈烈的AI抢人大战，背后其实隐藏着一个没人愿意明说的矛盾：AI的本质，是用更少的人做更多的事，是提高效率、减少人力依赖；但现在，所有公司都在大规模招聘AI人才，这两件事同时成立，构成了一个耐人寻味的悖论。

银行加大金融科技人才招聘，核心目的是用AI提升风控效率、优化客户体验、降低运营成本，而降低运营成本的具体含义之一，就是减少人力支出。也就是说，招进来的AI人才，有一部分工作的直接结果，是让银行未来需要更少的非AI岗位员工，甚至部分重复性强的基础岗位，会被AI逐步替代。

互联网大厂的情况也类似——蚂蚁集团的技术类岗位占比高达85%，其中AI相关岗位超过70%，这些工程师搭建的AI系统、训练的大模型，会持续替代重复性的人工操作，减少对基础人力的需求。更值得思考的是，大模型算法专家年薪高达200万，他们的工作成果是训练出更强的模型，而这些模型成熟后，下一代系统可能就不再需要这么多大模型算法专家参与日常维护；具身智能工程师年薪120万，他们正在研发的机器人，未来可能会成为下一波制造业、服务业裁员的“执行者”。

不过，这个悖论目前并没有被太多人关注，核心原因在于，当前AI人才缺口太大，而且AI技术还没有强到可以大规模替代自身的建造者。但我们必须清醒地认识到，AI岗位量一年暴涨12倍，这个速度本身就在不断压缩这段“安全窗口期”。

等到AI人才缺口被填满，等到AI技术足够成熟，这场抢人大战，或许会以一种所有人都没有预料到的方式结束。对于AI小白、程序员来说，与其纠结这个长期矛盾，不如抓住当下的机遇，深耕自己的赛道——要么深耕算法，成为不可替代的技术专家；要么深耕场景，成为懂技术、懂业务的复合型人才，这才是在AI浪潮中站稳脚跟的关键。

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。


对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说，现在正是最好的学习时机：行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高，只要找准学习方向，稳步提升技能，就能轻松摆脱“低薪困境”，抓住AI时代的职业机遇。

如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！

下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。

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最后

1、大模型学习路线

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）

4、 AI大模型最新行业报告

2026最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

5、面试试题/经验

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

6、大模型项目实战&配套源码

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型

• 带你了解全球大模型

• 使用国产大模型服务

• 搭建 OpenAI 代理

• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

• 在本地计算机运行大模型

• 大模型的私有化部署

• 基于 vLLM 部署大模型

• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

• 部署一套开源 LLM 项目

• 内容安全

• 互联网信息服务算法备案

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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