![杭州獵頭公司-[尚賢達]-](/upload/config/9a96c474-f59c-4060-9793-eb31b635ab47.jpg)
——尚賢達獵頭公司深度解析（2025）
導讀
2025 年，上海已經進入 AI 人才爭奪的“高頻期”——本地人才規模靠前、政策與資金密集、企業從模型研究向工程化與落地轉向，使得算法工程師、大模型工程師、MLOps/工程化專家與行業落地解決方案專家成為最緊缺、議價能力也最高的人才。下文為尚賢達基于公開政策、人才報告、招聘數據與獵頭實操經驗的系統解析，并給出企業 / 獵頭 / 求職者三方的可執行建議。(億歐網)
一、為什么現在是“獵頭的黃金期”？（三大驅動力）
1. 人才體量大但結構性短缺明顯 — 上海人工智能人才規模接近 30 萬，占全國約三分之一，但“能把模型落地、做工程化與行業適配”的中高端復合型人才仍短缺。(億歐網)
2. 政策+資金雙輪驅動 — 上海及各區（如浦東、徐匯）對智能體、大模型、具身智能等領域給予訓練/算力/模型券、人才落戶與住房補貼等定向支持，直接放大了企業搶人預算與意愿。(上海市人力資源和社會保障局)
3. 用人需求從“算法研究”向“工程化/落地”遷移 — 報告與招聘數據均顯示算法工程師、AI 產品經理與工程化崗位（MLOps、模型部署、算力優化）招聘增速最快，企業更看重「能把模型變成產品/服務」的能力。(東方財富)
二、最緊缺的崗位（崗位畫像與核心能力）
1. 大模型 / 算法工程師（NLP / Vision / 多模態）
o 技能：模型預訓練/微調（SFT）、RLHF、模型壓縮/蒸餾、跨模態融合、性能調優與推理優化。
o 背景：有端到端模型訓練/評估與大規模數據處理經驗，熟悉分布式訓練框架與算力調度。(東方財富)
2. MLOps / 模型工程化與部署工程師
o 技能：模型上線流水線（CI/CD）、容器化（Docker/K8s）、ONNX/ TensorRT/推理加速、A/B 測試、模型監控/性能回歸檢測。
o 背景：能串聯數據工程、研發與運維，保證模型在生產環境穩定運行。(證券時報)
3. AI 產品經理 / 解決方案經理（行業化落地專家）
o 技能：把 AI 能力轉化為商業化產品的能力（需求拆解、指標化、用戶驗證、合規/隱私對接）。
o 背景：熟悉行業流程（金融/醫療/制造/零售等）并能主導 MVP 到規模化的產品化路徑。(東方財富)
4. 算力架構師 / 基礎設施工程師（訓練與推理）
o 技能：GPU/TPU/異構算力調度、成本優化、分布式訓練架構、私有云與混合云算力管理。
o 背景：有大規模訓練、算力編排與成本管控實踐經驗。(上海市人力資源和社會保障局)
5. 安全/合規與隱私工程師（AI 合規）
o 技能：模型安全防護、數據脫敏/隱私計算、可解釋性、倫理審查與合規流程設計。
o 背景：尤其在醫療、政務、金融場景，合規人才成為落地的“門檻”級崗位。(上海市人民政府)
6. 具身智能 / 機器人交叉人才（跨模態 + 控制 + 傳感）
o 技能：視覺感知、多模態交互、控制算法、嵌入式系統與機器人仿真/部署。
o 背景：上海正在扶持具身智能相關人才培養與企業發展，形成新一輪崗位增長點。(上海市人民政府)
三、薪酬帶與議價能力（2025，上海市場參考）
實際總包會受企業類型（獨角獸/外企/國企/科研院所）、崗位稀缺性、項目股權激勵與是否需海外/夜班出差等因素影響顯著。
? 初級 / 崗位入門（0–2 年）
年薪參考：20–40 萬 RMB。
? 中級（2–5 年，有模型工程化或行業交付經驗）
年薪參考：40–80 萬 RMB。(證券時報)
? 資深 / 領域專家（5–10 年，能帶團隊/負責落地項目）
年薪參考：80–200 萬 RMB（核心專家或項目負責人可加股權/長期激勵）。(東方財富)
? 頂尖引領人才 / 技術合伙人 / 聯合創始人級別
年薪 + 股權/期權：200 萬 RMB 以上，且常伴隨長期項目分成與收益權。
說明：在現場調查與招聘會中，不少 AI 崗位的月薪區間曾出現 3–6 萬/月 的標牌，說明企業為快速搶人才愿意大幅提高現金薪酬或短期補貼。(證券時報)
四、造成供給短缺的根本原因（結構性分析）
1. 學術→產業化的轉化滯后：高校與研究機構在基礎研究有深度，但把模型工程化、產品化、在嚴格 SLA/成本約束下長期穩定運行的實踐較少。(億歐網)
2. 復合型人才培養周期長：要同時掌握模型、工程化、產品設計與行業理解需要多年跨崗位經驗積累。(東方財富)
3. 政策與補貼引發短期搶人：雖能迅速帶來人才流入，但若企業沒有長期成長路徑與激勵，留任率成為問題。(上海市人力資源和社會保障局)
4. 行業落地的合規/算力/成本門檻：很多小型AI團隊即便做出模型，也難以承擔訓練/推理成本和合規成本，從而將人才競爭推向有實力平臺（大廠/獨角獸/算力支持的公司）。(上海市人力資源和社會保障局)
五、對三類主體的實戰建議（可直接落地）
A. 對企業（招聘方 / HR / CTO）
1. 從崗位到“成果”再到“激勵”：JD 不只寫技能，還要寫“90 天成果 KPI（MVP 指標）”與長期激勵（股權/項目分紅/職業路徑）。
2. 模塊化崗位拆解＋輪崗培養：把“模型研發→工程化→產品化→運營”拆成可交付的模塊，內部輪崗或外包短期強化。
3. 算力+培訓打包吸引：提供算力券 / 模型券 /訓練資源 + 專項預算，比單純加薪更能吸引工程化人才。(上海市人力資源和社會保障局)
4. 建立“落地加速器”/行業沙箱：給候選人可見的落地場景與快速迭代的平臺（例如與商業部門合作的 3 個月試點），提高項目成就感與留任率。
B. 對獵頭機構
1. 技術測評 + 交付證明：除簡歷外提交「工程化樣例」「線上部署截圖/指標」「算力成本優化案例」等交付物，降低企業擔憂。
2. 做“入職落地包”服務：提供落戶/安居/算力對接/首月績效目標輔導，顯著提高履約率。
3. 構建行業縱深人才池：按行業（醫療/金融/制造/零售）建立可遷移的復合型人才庫，并維護長期回訪數據。
C. 對求職者（算法/模型/工程化人才）
1. 把“可量化交付”寫進簡歷：例如“將模型延遲從 300ms 降到 50ms、或把成本降低 30%”比“做過模型”更有議價力。
2. 補齊 MLOps 與算力管理能力：掌握常見推理加速工具（ONNX/TensorRT）、K8s 容器化與監控、模型回歸檢測是必備項。
3. 談判總包：把培訓、算力支持、長期激勵、可見晉升路徑納入談判。
4. 選擇有落地資源的雇主：能提供算力、業務場景與合規支持的公司，短期薪資可能低一點但長期成長與變現機會更大。(上海市人力資源和社會保障局)
六、按尚賢達視角的短中期預測（2025–2027）
? 2025 年：算法與產品崗招聘量繼續顯著上升，工程化與 MLOps 人才成為“剛需”。(東方財富)
? 2026 年：隨著部分項目進入規模化，行業將更看重“穩定交付能力”“成本管控能力”與“合規能力”，具身智能與多模態落地將帶來新一批跨學科崗位（機器人、控制、嵌入式融合）。(上海市人民政府)
? 2027 年：人才市場將出現分化 —— 一部分人才被頭部平臺長期鎖定（高薪+股權），另一部分中等人才通過企業內部培養與輪崗形成穩定供給；獵頭的價值將更多體現在“技術測評＋入職留任率”上。
參考來源（部分）
? 上海人工智能人才規模與分布報道。(億歐網)
? 《2025 浦東/上海 AI 產業人才發展趨勢報告》與媒體摘要（算法工程師、AI 產品經理最緊缺）。(東方財富)
? 上海市、區級關于 AI / 具身智能 / 人才支持的政策文件與扶持措施。(上海市人民政府)
? 2025 年招聘會與企業崗位薪酬實探（高薪崗位現象）。(證券時報)
