2023年AIGC产业链人才需求大数据报告解析

2023年以来，随着ChatGPT成为全球持续热议话题，其核心领域之一AIGC(人工智能生成内容)也迅速进入国内公众视野，并被一些行业应用于自身业务之中，成为提升组织运行和人才工作效率及质量的得力助手。在9月20日以 “强应用、多模型”为主题的见实大会在京召开之际，猎聘发布《AIGC及其产业链人才需求大数据报告2023》，分析国内AIGC整体领域和相关产业链的人才需求情况，为相关企业和求职者提供招聘及就业参考。

Part 1 AIGC整体需求及招聘薪资分析

一、AIGC整体新发职位增长近140%，IT/互联网行业人才需求及增长领先全行业

从AIGC整体需求来看，2023年1-8月，AIGC新发职位同比增长139.76%。分行业来看，IT/互联网/游戏行业的AIGC新发职位占比最多，为62.23%；汽车、电子/通信/半导体、科研技术/商务服务行业的AIGC新发职位占比位居第二至第四，分别为9.29%、6.47%、6.14%。其他行业的占比均小于6%。

从同比增长来看，IT/互联网/游戏行业中AIGC新发职位同比增长较为可观，为305.36%。AIGC基于人工智能算法，而IT/互联网/游戏则是催生算法及算法应用最为广泛而深入的行业，因而AIGC职位最多，需求最为旺盛，增速也较为迅猛。

从招聘平均年薪来看，2023年1-8月，整体AIGC新发职位招聘平均年薪为41.09万元，薪资同比有微涨，涨幅为0.88%。在AIGC新发职位分布最多的四大一级行业——IT/互联网/游戏、汽车、电子/通信/半导体、科研技术/商务服务中，其AIGC新发职位招聘平均年薪分别为43.13万、33.79万、41.36万、44.88万。

二、热招职能：算法工程师新发职位最多，深度学习、图像算法招聘年薪均超55万

从2023年1-8月AIGC领域新发职位的三级职能来看，位居前五的是算法工程师、产品经理、自然语言处理(NLP)、图像算法、深度学习，其新发职位占比为15.47%、9.44%、4.91%、4.86%、2.37%。这五大职能的招聘薪资均较高，均超43万，其中深度学习、图像算法、自然语言处理(NLP)位居前三，招聘平均年薪均超50万，分别为55.78万、55.10万、53.31万。算法工程师、产品经理位居第四、第五，为49.47万、43.65万。

三、城市AIGC职位：北京新发职位占比超25%，深圳以47万的招聘平均年薪居首

从AIGC新发职位的城市分布TOP10来看，北京新发职位最多，占比为25.29%。上海、深圳、杭州位居第二至第四，占比分别为18.33%、14.78%、13.01%；广州以5.10%的占比位居第五，其他城市占比均低于3%。北上广深杭具有较好的互联网产业基础，聚集了大量高科技公司，整体产业发展较为成熟，热衷尝试新科技，因而AIGC人才需求较为旺盛。

从这TOP10城市AIGC职位的招聘平均年薪来看，深圳、北京、上海位居前三，均超44万，分别为47.42万、46.30万、44.94万。杭州、广州薪资位居第四、第五，分别为38.44万、35.72万。

Part 2 AIGC产业链人才需求分析

目前，我国AIGC 产业可大致分为基础设施层、模型层及应用层。基础层侧重基础支撑平台的搭建，包含传感器、AI芯片、数据服务和计算平台；模型层侧重核心技术的研发，主要包括算法模型、基础框架、通用技术；应用层注重产业应用发展，主要包含行业解决方案服务、硬件产品和软件。

猎聘大数据研究院分析了招聘市场上的AIGC职位在基础设施层、模型层及应用层的招聘需求，采用层层下钻的研究方法，揭示各产业链主要职位序列的人才需求情况。

一、各产业链AIGC人才需求分析

1、各产业链AIGC职位中对IT互联网技术职类人才需求最大

1)基础层、模型层中AIGC职位对IT技术类需求占比超70%

2)应用层中AIGC职位对销售/客服、产品类需求相对较大

从各个产业链的AIGC职位在一级职能中的分布来看，基础层、模型层、应用层中IT互联网技术类职能需求均居首位。基础层和模型层侧重基础设施和核心技术的研发，对技术的要求较高，IT互联网技术占比超70%，分别为75.05%、71.46%，应用层在三者中份额相对较小，占比43.55%。

相较基础层和模型层，应用层的AIGC职位中销售/客服、产品、市场/公关/广告/会展类的占比相对较高，为17.58%、13.67%、8.59%。销售/客服在基础层、模型层的占比相对较小，分别为1.76%、5.39%；而产品类AIGC职位在基础层、模型层的占比分别为10.24%、10.52%，均位居第二。市场/公关/广告/会展类在基础层和模型层的占比不超过0.9%。这一差异的成因在于基础层、模型层以技术驱动为主，而应用层面向终端消费市场，IT互联网技术占比相对较低，而销售/客服、产品、运营和市场需求较多。

2、学历需求：模型层职位要求学历最高，硕博学历占比超30%

由于基础层和模型层侧重技术，因而职位对学历的要求更高，硕博占比约为30%左右，基础层AIGC职位对硕博学历的需求占比总和为27.56%；模型层为30.89%；应用层为18.07%。其中，模型层对博士的需求占比最高，为3.28%，而基础层和应用层对博士的需求不超过1.5%。由此可见，模型层招聘对人才的教育背景门槛设置更高。

3、工作年限：各产业链较青睐3-5年工龄的人才，其中模型层该类人才需求最大

从各产业链AIGC职位对人才的工作年限要求来看，3-5年的人才需求在各产业链中居首，均超30%，其中基础层为32.16%；模型层为41.25%；应用层为33.59%。各产业链要求的位居第二的工作经验的人群，基础层为1-3年，占比为24%；模型层和应用层均为5-10年，占比分别为19.36%、27.34%。相比之下，模型层与应用层倾向于资历更深的人才，而基础层则对工作年年限的要求相对宽松。基础层需要快速掌握基础技术，对经验的深度要求相对较低；模型层研发性质更强；应用层涉及在终端市场的应用，这两者都需要经验的打磨和沉淀，才能应付自如。

4、各产业链AIGC职位招聘平均年薪：均超33万，模型层AIGC职位近47万

基础层、模型层、应用层AIGC职位平均招聘年薪均超33万，其中模型层最高，为46.63万；其次是应用层，为43.35万；基础层位居第三，为33.92万。

从在各产业链AIGC职位需求相对较大的IT互联网技术、产品、设计、运营类职能来看，在基础层，产品平均年薪最高，为36.38万；在模型层，IT互联网技术和产品类职能的招聘薪资相差甚微，位居前二，分别为47.96万、47.57万。在应用层，IT互联网技术类职能招聘平均年薪以49.4万居首。

二、各产业核心职能AIGC职位细分序列人才需求分析

针对基础层、模型层和应用层AIGC职位占比较大的IT互联网技术、产品和运营三大职能，猎聘大数据研究院进行了细分职能分析，以揭示不同职能在不同产业链中的需求特点。

1、IT互联网技术类用人需求分析

1)各产业链AIGC职位对人工智能类需求最多，模型层、应用层对数据类职能需求较大

从IT互联网技术二级职能在各产业链的分布来看，基础层、模型层和应用层的AIGC职位对人工智能类需求均位居第一，占比均超50%，分别为53.73%、66.31%、73.54%。值得注意的是，模型层和应用层对数据职能的需求也相对较高，为6.12%、6.28%，均排名第三。

2)各产业链对数据建模人才需求较大，其中应用层最多，占比为56.67%

分析各产业链AIGC职位对于数据类细分职能的需求可见，在基础层，数据分析师占比位居第一，为46.15%；数据建模、大数据开发工程师、数据治理并列第二，占比为15.38%。在模型层，数据建模位居第一，占比为33.67%；数据挖掘工程师位居第二，占比为25.51%；数据分析师、大数据开发工程师并列第三，占比为18.37%。在应用层，位居前三的三级职能是：数据建模、大数据开发工程师、数据挖掘工程师，占比分别为56.67%、15.00%、13.33%。对比来看，各产业链数据类人才需求的共同点是对数据建模的需求较大，除此之外，大数据开发工程师在三个产业链中也有不小的占比。

2、产品类用人需求分析

1)基础层重平台知识技能，模型层重算法，应用层重用户需求

猎聘大数据研究院分析了不同AIGC产业链对产品类职能的招聘需求的文本，发现以下特点：

①基础层：以平台产品经理为主，要求了解平台产品、工具产品等相关技能和策略；

②模型层：以模型产品经理为主，偏向于模型训练，提高模型适用性，对于算法、技术的能力有一定要求；

③应用层：以终端产品经理为主，直接面向用户的产品，一般要求具备产品经理的通用能力，侧重产品需求和用户分析。

2)年薪段分布：模型层高薪段职位更多

从不同产业链的产品类AIGC职位招聘年薪段分布来看，模型层60万以上的职位占比为20.95%，远远高于基础层(1.88%)和应用层(9.52%)，而相对低薪段占比较小，25万以下的职位占比不超过5%，明显少于其他基础层和应用层，而这与模型层整体产品类AIGC职位平均年薪(47.57万)高于基础层(36.38万)和应用层(41.02万)产品类职位的结论一致。

3)工作经验：基础层、模型层更看重资历较深的产品经理，应用层则较宽松

从各产业链对AIGC 产品类AIGC相关职位的工作经验要求来看，基础层和模型层要求3年以上的工作经验的职位比例均超80%，前者为88.68%，后者为80.95%，而应用层相对较低，为66.66%。值得注意的是，基础层和模型层对工作经验3-5年的人才需求最大，占比均超50%。基础层和模型层因其本身技术门槛较高，更青睐资深产品经理，而应用层面向市场，门槛相对较为灵活，对工作经验的要求相对宽松。

4)达成意向：达成意向的AIGC产品经理职位候选人50%拥有AI相关经验

产品类AIGC职位与用人方达成意向的候选人目前所在岗位TOP10来看，产品经理占比最高，为60.14%。值得注意的是，算法工程师和技术/研发总监位居第八、第十，这表明AIGC产品类职位招聘除了接受普通的产品经理，还对算法工程师和技术/研发总监转型做产品张开怀抱，因为这些人更懂AI方面的技术。而从整体(普通)产品经理职位与用人方达成意向的候选人所在的岗位看，多数仍旧注重的是产品经理相关的业务岗位。

从所有达成意向的候选人来看， 74%的AIGC产品经理职位达成意向的候选人当前职能是产品经理，而这一比例在整体产品经理中是50%，普通产品经理对人才上一份工作的性质或内容更为宽容。而在达成意向的AIGC产品类候选人中，近50%拥有AI相关经验。由此可见，AIGC产品类招人要求远远高于普通产品类职位。

3、运营类用人需求分析

从运营类AIGC新发职位在各个产业链的细分职能TOP5来看，数据标注均位居前二，且占比较高，均超17%。具体来看，在基础层，内容运营和数据运营并第一，占比为21.05%。在模型层，产品运营和数据标注位居第一、第二，占比为21.43%、20%；在应用层，数据标注和产品运营位居第一，占比为17.39%。

数据标注可对文本、图像、音频或视频等数据按照预设标准进行分类、注释或标记，以确保人工智能算法得以有效运行，帮助机器学习算法理解图像的特征、对象、位置和类别等方面的信息，构建用于机器学习或人工智能训练的数据集，以便训练模型识别、分类、预测或生成新的数据。因而在于AIGC相关的运营细分职能中，数据标注具有举足轻重的作用。

Part 3 AIGC时代如何培养AI人才

AIGC的发展依托于AI行业，在当前形势下，如何培养AI人才成为一个备受关注的热点课题。在工业和信息化部工业文化发展中心AI应用工作组指导下，行行AI与猎聘联合发布《AI行业人才培养十大建议》，具体内容如下：

一、企业家要建立AI领导力，Al领导力是企业一把手领导力；

二、企业要打造整理性的企业AI应用文化，从上到下普及AI应用知识与技能，赋能全体员工；

三、企业应该设立AI关键岗位，必须设首席AI官(CAO)，制定业务的AI升级发展战略以及AI时代人才战略；

四、企业所有岗位负责人的AI思维水平打分是企业AI转型升级的必然道路。

五、培养企业AI所有成员实现AI应用技能的落地，从学会与AI沟通能力和编写Prompt提示词能力做起；

六、培养企业AI关键人才的持续学习能力、国际化视角和跨文化交流能力；

七、建立AI时代企业内部的新人才招募和评价机制，以数据驱动对人才评估和招聘，打造新流程；

八、建立AI时代企业前期应用AI技术的容错机制，鼓励创新应用AI解决企业问题，赋予岗位和人才更多的试错权。

九、建立AI时代企业的数据安全和积累意识，培养人才建立企业的数据和场景应用壁垒，使其成为AI时代的核心竞争力；

十、建立企业AI人才的持续供给能力，学会与高校和第三方AI人才培训机构建立合作机制，从源头捕捉AI人才。

AI时代对于职场人，是机遇，也是挑战。职场人应以积极、开放的拥抱AI，灵活掌握AI使用技巧，借助AI赋能自身，实现能力扩容，提高工作效率和工作品质，增强个人职业竞争力和不可替代性，让职场之路越走越广阔。(完)

(责任编辑：张紫祎)