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——尚賢達獵頭公司深度解析

一、引言：大模型已成為核心生產力驅動引擎

進入2025–2026年，以 ChatGPT、Gemini、Claude 等代表的大規模預訓練模型（LLM）逐步從實驗室走向行業應用。大模型對互聯網行業的影響，不僅僅體現在技術更迭層面，更深刻改變了業務邏輯、產品構建與人才需求結構。

互聯網企業傳統的人才體系通常圍繞產品、運營、研發三大方向，而在大模型時代，“具備模型能力的人才”進入戰略核心：AI能力成為組織競爭力底層基礎，而非簡單技術堆棧之一。

尚賢達獵頭基于對全國互聯網企業與AI驅動型企業的長期獵頭項目數據、企業訪談、崗位薪酬與能力模型構建經驗，對大模型時代的人才布局策略進行全面解析。

二、大模型時代互聯網企業人才結構的重要轉變

1. 人才能力從“技術執行”向“模型融合”升級

傳統互聯網人才鏈條中：

• 前端/后端工程師
• 數據結構/算法工程師
• 產品經理
• 運維與測試

隨著大模型介入，新增具有模型工程、數據工程、AI產品設計與鏈路優化能力的角色：

• 大模型工程師 / 生成式AI工程師
• 模型可解釋性與安全專家
• 人機協同產品經理
• 數據策略與治理負責人
• 平臺化AI系統架構師

核心特征：從工具使用型轉向模型驅動系統設計型人才。

2. “模型戰略人才”成為組織競爭核心

互聯網企業的組織人才戰略從“功能型人才導向”升級為：

• 模型生態建設人才
• 大規模推理與部署人才
• 安全與合規AI人才
• AI產品增長人才
• AI基礎設施與工程化人才

尤其在以下三個維度一舉加速：

• 模型能力落地路徑
• 智能協同產品的業務增長
• 跨業務模塊集成效率

企業人才結構體系因此出現了明顯分層與復合路徑。

三、大模型時代企業人才布局策略核心框架

尚賢達獵頭建議的高端人才布局策略可歸納為五個關鍵維度：

1. 構建“AI核心人才矩陣”

企業在大模型環境下必須構建對以下類別人才的精準矩陣：

技術核心層

• 大模型工程架構師：負責AI平臺搭建、模型選型、可擴展性與部署策略
• 深度學習與生成式AI工程師：負責模型開發與行業定制能力
• 數據工程與平臺工程專家：構建數據中臺與訓練數據治理體系

產品與工程層

• AI產品總監 / 生成式產品負責人：負責AI產品與業務融合路徑
• 人機協同設計專家（HCI）：負責AI與用戶互動流程設計
• AI解決方案銷售 / 售前技術專家：負責復雜行業客戶教育與落地

戰略與治理層

• AI倫理與合規專家：負責模型合理性、安全性評估與風險控制
• AI戰略負責人 / 首席AI官（CAIO）：推動模型賦能業務全局化落地

2. 強調“復合能力人才”的擴張

大模型時代對“單一技能崗位”的需求快速萎縮，核心崗位趨向以下能力組合：

能力類別	核心能力組合	代表崗位
技術 + 商業	模型與業務理解	AI產品負責人
技術 + 系統	模型工程 + 系統架構	AI架構師
數據 + 模型	數據工程 + 訓練策略	數據與AI工程師
人機交互 + 體驗	交互設計 + AI能力集成	人機協同產品專家
合規 + 技術	AI安全 & 倫理	AI治理負責人

復合能力人才與傳統單一技術人才相比具有更強的跨業務統合能力，在薪酬與崗位溢價上體現明顯。

3. 圍繞“模型成果鏈路”進行人才集成設計

大模型驅動業務的核心路徑包括：

數據采集 → 數據清洗 → 特征抽取 → 模型訓練 → 產品集成 → 業務落地 → 用戶反饋循環

企業可以按照這條鏈路，在組織內建立人才節點：

環節	關鍵人才類型
數據治理	數據策略與治理負責人
訓練流程	模型工程師
模型評估	AI安全與可解釋性專家
產品集成	AI產品經理
業務落地	AI解決方案專家
成果反饋	用戶與數據運營專家

這一鏈路型人才體系可以實現從單點部署向全局賦能的轉變。

4. 構建“AI人才梯隊與甄選體系”

大模型時代的人才競爭不再只是薪酬比拼，更需要：

• 明確勝任力框架
• 分層人才速成計劃
• 內部培養與外部引入結合
• 形成人才常態化供給系統

尚賢達獵頭建議：

AI人才分類勝任力矩陣應涵蓋：

• 技術深度
• 商業理解
• 系統協同能力
• 組織影響力
• 模型安全意識

這對于制定招聘標準、績效評價與激勵機制至關重要。

5. 深化薪酬與激勵體系的模型導向設計

大模型時代的薪酬設計需從傳統固定薪酬向“成果導向+產出導向+戰略指標掛鉤”遷移。

可選的薪酬設計體系包括：

• 基礎薪資（行業標配）
• KPI成果獎金（與模型業務指標掛鉤）
• 項目激勵（按模型落地項目成果獎勵）
• 長期激勵（績效股權、長期分紅）
• 貢獻層級補貼（技術貢獻、跨團隊協作獎勵）

特別是對于高端技術與戰略崗位（如大模型架構師、AI戰略負責人等），股權/虛擬股權長期激勵在薪酬結構中所占比重應明顯高于傳統崗位。

四、大模型時代的崗位與薪酬趨勢

基于尚賢達獵頭對市場一線與新一線互聯網大廠、AI科技公司、中型創新企業的數據整理（示意性說明，不代表具體薪資策略，僅用于趨勢性參考）：

崗位	核心技能	2026預估薪酬區間（稅前）
首席AI官/AI戰略負責人	戰略規劃 + 業務與技術融合	￥900,000–￥1,800,000+
大模型工程架構師	多模型融合 + 平臺架構設計	￥800,000–￥1,400,000
生成式AI工程師	模型調優 + 業務落地能力	￥600,000–￥1,000,000
AI產品負責人	模型產品化與業務邏輯	￥500,000–￥900,000
數據工程師 + 模型訓練	數據管道 + 訓練部署復合能力	￥450,000–￥850,000
人機交互與AI體驗專家	交互邏輯與AI場景定義	￥450,000–￥800,000
AI安全與倫理工程師	模型安全、法規合規能力	￥500,000–￥950,000

總體趨勢：

• 技術與產品復合崗位薪酬增速領先
• 高戰略層崗位呈現明顯溢價
• 模型工程 + 商業應用型人才供不應求

五、大模型時代人才招聘難點與對策

招聘難點 1 — 供給少、需求多、匹配難

大模型人才市場仍在成長，供給顯著滯后于需求；同時企業對能力要求更高，非標準崗位畫像導致招聘效率下降。

對策建議：

• 制定明確勝任力模型
• 細化崗位描述與業務邊界
• 開放跨行業引才路徑
• 結合獵頭資源與內部人才計劃

招聘難點 2 — 技術與業務能力不匹配

企業往往把“掌握模型技術”當作唯一衡量標準，而忽視了“業務落地能力與跨團隊協同能力”。

對策建議：

• 引入業務場景任務評估
• 強調跨部門協同能力
• 結合內外部培訓搭建共識

招聘難點 3 — 人才流動性大

大模型人才普遍面臨多Offer競爭、跳槽速度快。

對策建議：

• 提前構建長期激勵機制
• 加強文化與愿景溝通
• 設立技術與業務雙通道晉升體系

六、尚賢達獵頭的服務實踐與價值輸出

尚賢達獵頭深耕互聯網與AI人才市場多年，在大模型時代的高端人才布局中提供以下服務能力：

1. AI人才體系與崗位勝任力設計

從戰略崗位到執行崗位，構建清晰勝任力模型與可操作崗位畫像。

2. 高端人才獵頭精準尋訪

通過專業人才庫、行業專家關系網與AI技術人才畫像的協同匹配能力，高效尋訪與交付。

3. 薪酬對標與激勵設計建議

基于行業數據與企業戰略，制定薪酬激勵模型包括股權與長期獎金設計。

4. 整體人力資源體系協同咨詢

從招聘到績效、激勵與繼任規劃一體化支持。

七、總結

大模型時代的互聯網企業競爭，不再只是產品迭代速度的競賽，更是人才結構的戰略布局。
誰能在模型驅動業務路徑上搭建高效人才體系，誰就掌握了未來產品競爭與組織成長的關鍵。

尚賢達獵頭公司將持續陪伴企業通過人才戰略、組織體系與薪酬機制的全方位升級，共同迎接大模型時代的人才紅利。