一、2024年互联网招聘市场到底发生了什么？
2024年春招季，BOSS直聘、拉勾、猎聘三大平台日均在线职位数突破780万，但平均每个岗位收到92份简历。供需失衡的背后，是AI大模型、AIGC、数据要素三大新赛道突然爆发，导致“岗位多、人才少”与“人才多、岗位少”并存的结构性矛盾。
二、为什么大厂缩编，中小厂却在狂招人？
自问：大厂真的不招人了吗？
自答：不是不招，而是从“堆人头”转向“堆算法”。阿里、腾讯、字节把社招HC压到去年的60%，却把AI训练师、提示词工程师、模型评测师等新岗位开到3倍薪资。
中小厂趁机“捡漏”：
- 50人以下的SaaS公司，开出18薪+期权抢资深后端
- 跨境电商用远程办公+美元结算挖走Shopee、Lazada的算法团队
- 国资云厂商给北京户口+央企编制吸引35岁+架构师
三、2024年最缺人的5个技术方向
- 大模型微调工程师：熟悉LoRA、QLoRA，能独立训练7B-70B模型，年薪80-150万
- 多模态产品经理：懂CV、NLP、语音交互，主导过文生图/文生视频产品落地
- 数据资产管理员：持有CDAM数据资产管理师证书，熟悉数据要素流通政策
- 云原生安全专家：有K8s攻防实战经验，参与过红蓝对抗演练
- 跨境支付风控算法：熟悉3DS、PCI-DSS，能搭建实时反欺诈模型
四、简历被筛掉的3个致命细节
HR透露：每天看300份简历，每份停留8秒。以下错误直接淘汰：
- 项目经历写“负责XX系统开发”，没有技术亮点+业务结果（例：用RAG方案把客服机器人准确率从72%提升到94%，日均节省人力200小时）
- 技能栈罗列“熟悉Python/Java”，却拿不出GitHub星标项目或技术博客证明
- 35岁+候选人不写团队管理规模（例：带过15人算法团队，跨北京/新加坡两地办公）
五、面试高频题：如何证明你懂大模型？
某头部大厂三面真题：
“如果让你用100万条客服对话数据训练一个情绪识别模型，你会怎么做？”
高分回答框架：
1. 数据清洗：用正则过滤隐私信息，用ChatGPT生成对抗样本测试鲁棒性
2. 模型选型：对比BERT-base、RoBERTa、ChatGLM3的F1值，选择0.5B参数的轻量化方案
3. 训练策略：采用LoRA+DeepSpeed ZeRO-3，单卡A100训练3小时完成
4. 业务落地：部署为K8s微服务，QPS 500时延迟<50ms
六、0经验转行AIGC的3条野路子
| 路径 | 操作细节 | 时间成本 |
|---|---|---|
| 蹭开源项目 | 给LangChain提交PR，修复中文分词bug | 2个月 |
| 做AI副业 | 在猪八戒网接Stable Diffusion头像定制单 | 1个月 |
| 考证书 | 考工信部AIGC内容生成师（初级） | 3周 |
七、谈薪时如何拿到50%以上涨幅？
真实案例：某候选人从二线厂35K跳到独角兽55K，关键话术：
“贵司正在做的电商大模型需要多轮对话优化，我在上家公司用RLHF把支付转化率提升了2.3个百分点，按GMV算每年多赚1.2亿。如果我能复现这个效果，55K的package其实只占新增利润的0.4%。”
八、2025年招聘趋势预测
猎头内部数据：
- 远程岗位占比将从12%涨到35%（尤其AI训练、数据标注类）
- 时薪制兴起，大模型专家按小时收费800-2000元
- 国资云、数据交易所开始用事业编+期权组合挖人
提前布局建议：
1. 在GitHub维护一个中文大模型数据集项目
2. 考CDGA数据治理工程师（国企认可度高）
3. 混进3个垂直领域社群（如医疗AI、金融AI、教育AI）
评论列表