摘要：最近会听朋友聊到一些话题，比如说客服岗位担心被替代，数据岗位越来越难找到工作了，其实大家可以不用太担心，一项新的技术诞生，老的岗位消失必定会诞生新的岗位。最近阅读了IDC白皮书《智能世界的ICT岗位与技能》为我们揭示了这场变革的全貌：到2030年，全球ICT岗位需求将激增3600万，总量达到9700万。其中，AI与安全相关的人才缺口最为严峻。

那么，在AI大模型时代，究竟会诞生哪些充满前景的新岗位？它们的“钱景”如何？传统数据/IT人才又该如何转型，抓住这波时代红利？本文将为您一一揭晓。

在IDC发布的《2025年全球AI驱动型组织成熟度模型基准报告》中，2025年被称为AI智能体关键转折的一年。

其中中国66.5%的企业处于局部推广阶段。

在这一轮AI应用的加速，企业组织避免不了“裁员”这一关键话题。员工会本能地对AI引发的的裁员感到担忧。但是在推进AI应用落地的过程中又发现大量的AI应用缺乏的空白岗位，以下是新列出的一些AI大模型的岗位。

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一、 AI大模型时代，九大新兴岗位全景图

AI大模型的价值链条很长，从战略领导、底层基础设施、模型研发、应用开发到安全治理，催生了一系列全新的职业角色。以下九大岗位，正成为企业争相抢夺的“香饽饽”。

（一）AI优先的领导力岗位

1. 首席AI官

• 岗位职责：这是数十年来企业高管层最显著的角色变革。CAIO是企业AI战略的总设计师和总舵手，负责制定全公司的AI愿景与路线图，统筹复杂的变革管理，确保AI投资产生实际业务价值。他们还需构建AI伦理与治理框架，管理AI相关风险，并确保所有AI项目符合日益严格的监管要求。
• 核心技能：企业战略规划、变革管理、AI/ML技术理解、风险管理、伦理与合规、跨部门领导力。
• AI影响程度：高。CAIO的诞生本身就是AI影响企业最高决策层的直接体现。

2. AI基础设施工程师

• 岗位职责：他们是AI世界的“建筑师”，负责设计、构建和维护支撑大规模AI训练和推理的底层系统。他们需要精通云架构、自动化容器编排（如Kubernetes），并深刻理解AI工作负载对计算、存储和网络的特殊需求。
• 核心技能：云平台、Docker/Kubernetes、基础设施即代码、GPU计算、高性能计算、MLOps流水线。

3. AI运营工程师

• 岗位职责：他们是AI系统的“生产指挥官”，负责监督AI模型和工作流在生产环境中的部署、监控与持续优化。他们确保AI项目能稳定、可靠地创造业务价值，并符合监管与伦理标准。
• 核心技能：MLOps、模型监控、项目管理、业务流程理解、安全与合规。

4. AI训练工程师 / MLOps工程师

• 岗位职责：他们是数据科学与生产的“桥梁专家”，专注于自动化机器学习流水线。他们实现模型的持续训练、验证、部署和监控，确保模型在生产环境中长期保持高准确性和高性能。
• 核心技能：MLflow/Kubeflow、CI/CD、容器化、模型版本控制、漂移检测。

5. 大语言模型安全研究员

• 岗位职责：他们是AI世界的“首席安全官”，专注于大语言模型特有的安全风险，如提示词注入、数据泄露、对抗性攻击等。他们通过红队测试、开发防御措施，确保生成式AI的安全、可信。
• 核心技能：大语言模型原理、对抗性机器学习、提示词工程、红队测试、隐私合规。

6. AI应用开发工程师

• 岗位职责：他们是让AI“落地生花”的魔法师，负责开发集成了AI能力的端到端软件应用。他们将复杂的AI模型转化为用户友好、可扩展的生产级解决方案，如智能客服、AI辅助创作工具等。
• 核心技能：全栈开发、AI API集成、微服务架构、用户体验设计、AI伦理。

7. AI产品经理

• 岗位职责：他们是AI产品的“掌舵人”，引领由AI驱动的产品从概念到市场的全过程。他们需要兼具AI技术知识、业务战略和用户体验洞察，定义产品愿景，并协调数据、工程和设计团队共同实现。
• 核心技能：AI/ML概念、产品战略、敏捷项目管理、数据驱动决策、AI伦理。

8. 自然语言处理工程师

• 岗位职责：他们是教会机器“听懂人话”的专家，专注于开发能够理解、解释和生成人类语言的系统。随着大模型的发展，他们的工作重心从构建模型转向微调大模型并将其应用于具体场景。
• 核心技能：Python、NLP库、Transformer架构、大语言模型微调、对话设计。

9. AI和数据治理主管

• 岗位职责：他们是AI时代的“规则制定者”，负责建立并执行确保数据和AI被合乎伦理、安全且合规使用的框架与策略。他们应对模型偏见、可解释性、数据隐私等挑战，是构建可信AI的基石。
• 核心技能：数据治理、AI伦理、合规框架、风险管理、跨部门沟通。

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二、 岗位薪资前景：为何如此“炙手可热”？

由于人才供需的严重失衡，这些AI大模型相关岗位的薪资普遍具有强大竞争力。虽然IDC报告未提供具体薪资数据，但结合全球及国内市场行情，可以窥见一斑，据调查，在2025年到2030年中国ICT/AI应用岗位的缺口1000万。

因此出现了以下几种现象：

• 供不应求是常态：报告指出，AI相关岗位是全球最难填补的空缺之一，全球填补率仅约50%。这意味着企业必须提供丰厚的薪酬包来吸引和留住顶尖人才。
• 领导层薪资领跑：首席AI官作为企业核心决策层成员，其薪酬包通常与CRO、CRO等看齐，包含高额基本薪资、绩效奖金和长期激励，年薪总额可达数百万甚至千万级别，是名副其实的“金领”岗位。
• 技术壁垒决定薪资水平：像AI基础设施工程师、大语言模型安全研究员这类需要极深技术积累和跨领域知识的岗位，通常位于薪资金字塔的顶端。资深人才年薪可达百万人民币以上并不罕见。
• 复合型人才价值凸显：AI产品经理和AI治理主管这类需要同时懂技术、业务和管理的复合型角色，因其稀缺性，薪资也水涨船高，往往远超传统的产品经理或数据治理岗位。

总体而言，这些新兴岗位的初级人员起薪也远高于IT行业平均水平，而拥有3-5年经验的资深工程师或专家，其年薪范围通常在50万至150万人民币之间，顶尖人才和领导层更是有价无市。

在智能体的工作流的影响下，未来IT员工的生命周期就是如下图所示的样子了。

从图中可以看到，人员与智能体协作工作可能会成为未来工作的常态，并且后面如果有经验还可以转化成为管理者。

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三、 转型指南：数据/IT人才如何驶入AI大模型快车道？

对于已有数据或IT背景的专业人士来说，转型AI大模型领域具有天然优势。以下是一份清晰的转型路径图：

第一步：夯实基础，构建T型知识结构

1. 核心理论储备：

• 机器学习基础：深入理解监督/无监督学习、深度学习基本原理。
• Transformer架构：这是大模型的基石，必须学透。
• Prompt Engineering：掌握如何有效地与大模型交互，这是新时代的“编程语言”。

2. 技术工具实战：

• 编程语言：Python是绝对主流，必须熟练掌握。
• 核心框架：熟悉PyTorch或TensorFlow，并学习Hugging Face等开源库的使用。
• 云平台与工具：获得AWS、Azure、GCP或华为云等云厂商的AI/ML相关认证，熟悉Docker和Kubernetes。

第二步：定位目标，选择转型方向

根据你的现有背景和职业志向，选择最接近的突破口：

• 技术专家路线：
• 软件工程师 → AI应用开发工程师：学习集成大模型API，构建完整AI应用。
• 数据科学家/分析师 → NLP工程师：从传统模型转向大模型微调与应用，学习LangChain等框架。
• 运维/DevOps工程师 → AI基础设施/MLOps工程师：深入学习MLOps工具链，研究如何构建高效的AI基础设施。
• 网络安全工程师 → 大语言模型安全研究员：深入研究大模型安全漏洞，学习对抗性机器学习。
• 管理与领导力路线：
• 技术经理/架构师 → AI产品经理：加强产品设计、市场分析和跨团队沟通能力，将技术洞察转化为产品战略。
• 资深专家/项目总监 → CAIO（路径）：这是更长期的目标。需有意识地从项目执行转向战略规划，主动参与制定公司级的AI愿景；深耕AI治理、伦理和风险管理知识；培养商业和财务敏锐度，能够计算和展示AI投资的真实ROI；并锻炼影响高管层和董事会的能力。

第三步：积累实战，打造“硬核”作品集

理论知识无法替代实践经验。转型成功的关键在于：

• 个人项目：在GitHub上创建你的AI项目，例如：微调一个开源大模型完成特定任务、构建一个AI聊天机器人、或开发一个AI安全检测工具。
• 开源贡献：参与知名AI开源项目，这是证明你能力的绝佳方式。
• 实习与认证：争取在AI领域的公司实习，或考取权威的AI/ML认证。

第四步：持续学习，拥抱终身成长

AI领域技术迭代速度极快，IDC报告强调，技术知识每18-24个月就会更新一次。保持好奇心，持续关注最新科技媒体号（如公众号，视频号）、技术博客和行业峰会，或者参加一下AI课程的学习，是不被时代淘汰的唯一法则。

四、 岗位核心要求：除了技术，还有什么？

纵观这些新兴岗位，我们发现其核心要求呈现出明显的“复合型”特征：

1. 技术深度与广度兼备：不仅要精通某一领域的“尖刀”技术，还需要对AI全栈有广泛了解。
2. 工程化与落地能力：企业最看重的是能否将模型、算法转化为稳定、可扩展的商业解决方案。
3. 业务洞察与价值对齐：能够理解业务痛点，并用AI技术创造可衡量的价值，是高端人才的核心竞争力。
4. AI伦理与治理意识：懂得负责任地AI、关注模型公平性、可解释性和数据隐私的专业人士，将更受企业青睐。
5. 跨职能协作与沟通：能将复杂技术概念清晰传达给非技术背景同事的能力至关重要。对于CAIO等领导岗位，这更是核心能力。
6. 战略思维与变革领导力：这是区分顶级领导者和技术专家的关键。能够描绘愿景、驱动组织变革、并管理转型中的人才与文化挑战。

五、如何学习AI大模型？

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什么是AI大模型应用开发工程师？

如果说AI大模型是蕴藏着巨大能量的“后台超级能力”，那么AI大模型应用开发工程师就是将这种能量转化为实用工具的执行者。

AI大模型应用开发工程师是基于AI大模型，设计开发落地业务的应用工程师。

这个职业的核心价值，在于打破技术与用户之间的壁垒，把普通人难以理解的算法逻辑、模型参数，转化为人人都能轻松操作的产品形态。

无论是日常写作时用到的AI文案生成器、修图软件里的智能美化功能，还是办公场景中的自动记账工具、会议记录用的语音转文字APP，这些看似简单的应用背后，都是应用开发工程师在默默搭建技术与需求之间的桥梁。

他们不追求创造全新的大模型，而是专注于让已有的大模型“听懂”业务需求，“学会”解决具体问题，最终形成可落地、可使用的产品。

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AI大模型应用开发工程师的核心职责

需求分析与拆解是工作的起点，也是确保开发不偏离方向的关键。

应用开发工程师需要直接对接业务方，深入理解其核心诉求——不仅要明确“要做什么”，更要厘清“为什么要做”以及“做到什么程度算合格”。

在此基础上，他们会将模糊的业务需求拆解为具体的技术任务，明确每个环节的执行标准，并评估技术实现的可行性，同时定义清晰的核心指标，为后续开发、测试提供依据。

这一步就像建筑前的图纸设计，若出现偏差，后续所有工作都可能白费。

技术选型与适配是衔接需求与开发的核心环节。

工程师需要根据业务场景的特点，选择合适的基础大模型、开发框架和工具——不同的业务对模型的响应速度、精度、成本要求不同，选型的合理性直接影响最终产品的表现。

同时，他们还要对行业相关数据进行预处理，通过提示词工程优化模型输出，或在必要时进行轻量化微调，让基础模型更好地适配具体业务。

此外，设计合理的上下文管理规则确保模型理解连贯需求，建立敏感信息过滤机制保障数据安全，也是这一环节的重要内容。

应用开发与对接则是将方案转化为产品的实操阶段。

工程师会利用选定的开发框架构建应用的核心功能，同时联动各类外部系统——比如将AI模型与企业现有的客户管理系统、数据存储系统打通，确保数据流转顺畅。

在这一过程中，他们还需要配合设计团队打磨前端交互界面，让技术功能以简洁易懂的方式呈现给用户，实现从技术方案到产品形态的转化。

测试与优化是保障产品质量的关键步骤。

工程师会开展全面的功能测试，找出并修复开发过程中出现的漏洞，同时针对模型的响应速度、稳定性等性能指标进行优化。

安全合规性也是测试的重点，需要确保应用符合数据保护、隐私安全等相关规定。

此外，他们还会收集用户反馈，通过调整模型参数、优化提示词等方式持续提升产品体验，让应用更贴合用户实际使用需求。

部署运维与迭代则贯穿产品的整个生命周期。

工程师会通过云服务器或私有服务器将应用部署上线，并实时监控运行状态，及时处理突发故障，确保应用稳定运行。

随着业务需求的变化，他们还需要对应用功能进行迭代更新，同时编写完善的开发文档和使用手册，为后续的维护和交接提供支持。

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薪资情况与职业价值

市场对这一职业的高度认可，直接体现在薪资待遇上。

据猎聘最新在招岗位数据显示，AI大模型应用开发工程师的月薪最高可达60k。

在AI技术加速落地的当下，这种“技术+业务”的复合型能力尤为稀缺，让该职业成为当下极具吸引力的就业选择。

AI大模型应用开发工程师是AI技术落地的关键桥梁。

他们用专业能力将抽象的技术转化为具体的产品，让大模型的价值真正渗透到各行各业。

随着AI场景化应用的不断深化，这一职业的重要性将更加凸显，也必将吸引更多人才投身其中，推动AI技术更好地服务于社会发展。

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