收藏!AI正取代这些岗位?小白程序员如何抓住新风口,实现弯道超车?

张开发
2026/5/5 4:55:57 15 分钟阅读
收藏!AI正取代这些岗位?小白程序员如何抓住新风口,实现弯道超车?
智联招聘数据显示AI短期内替代编辑、翻译等白领岗位但人工智能工程师等AI核心岗位需求激增。初级职位衰减中级和高级职位增长人才需求从“专业分工”转向“跨界融合”要求更高软技能和实践能力。新质生产力与现代服务业带来就业增量但需警惕智能鸿沟和职业阶梯断裂应对策略包括AI平权、加强复合型人才培养、帮扶替代严重职业并关注新就业机会。招聘行业有一个基本规律春节后第一个月的招聘情况基本决定了全年招聘的走势。只要接下来没有剧烈的经济或外部政策环境变化这一趋势基本就会延续下去。短期数据的真相创造VS替代从春节后三周的数据来看与AI相关的核心职业招聘增速明显提升包括人工智能工程师、数据标注/AI训练师以及AI产品经理。人工智能工程师作为直接从事AI研发的岗位其增长在预期之内。数据标注和AI训练师的增速一度在2025年第三季度有所放缓但在今年一季度重新回升这与OpenClaw“龙虾”的火爆密切相关。AI产品经理自2025年第二季度起基本保持三位数增长今年前三周增速仍在129%左右。这表明“人工智能”政策正在有效推动AI向各行各业落地——许多传统行业包括农林牧渔领域的企业都在大量招聘AI产品经理但供给严重不足岗位供需比高达5.1:1。图1 2026年节后前三周AI相关核心职业的招聘同比增速特别值得关注的是今年节后前三周因“龙虾”带动的智能体开发人才招聘增速达到455%需求主要集中在一线及新一线城市的中小企业一部分用于服务本地商业化需求另一部分用于企业自身部署。2025年仅智联招聘平台上上述三类核心岗位的增量就达到100万。从整体趋势看以大模型应用为主的岗位自2023年1月以来增长了32倍今年1-2月同比增速也达78%左右。AI渗透度自2024年底持续提升预计2026年至2028年将显著加速可能会对就业带来一定挑战。图2 要求应用大模型的职位数变化图3 AI渗透率发展趋势预测S型曲线根据我们与北大国发院团队合作的“暴露度”研究岗位技能替代指数在0.66以上的职位占白领岗位的45%而在大学生群体中这一比例高达50%以上意味着如果没有新增岗位找传统白领工作的年轻人的体感压力或将增大。图4 2025年上半年各职业的AI暴露指数从节后三周数据看企业总招聘职位数同比下降替代指数高的岗位降幅更为明显。编辑、翻译、教育培训等岗位的招聘需求显著缩减。与此同时企业招聘需求中明确要求“会使用AI工具”的比例持续上升。销售与商务拓展类岗位自2023年第三季度以来持续下降而这类岗位过去是许多大学生的第一份工作其缩减与直播带货、数字人及AI的兴起密切相关。市场公关、运维、客服、人事行政、软硬件开发等岗位也在招聘中普遍要求具备AI工具使用能力。从地域看一线城市中约72%的企业在招聘时关注求职者是否会使用AI工具新一线及二线城市这一比例降至34%三线及以下城市尚不足10%。AI技能要求在地域间的分化已十分明显。为什么初级岗位和年轻人在AI浪潮中受到的影响更严重我们将智联招聘上的职位按经验要求分为初级、中级和高级三类初级指无经验或一年以下工作经验中级指一至五年经验高级指五年以上经验。从2022年1月至今的职位结构变化来看初级类职位自2022年10月——即大模型、ChatGPT在全球火爆的那个月份——开始持续衰减中级类职位受影响不大仍在增长高级类职位也略有增长。图5 白领职业中初中高级招聘占比变化另一组数据也印证了这一趋势从不同年龄求职者的待业比例来看以往认为33岁以上、尤其是35岁以上的人很难找工作但在大模型加持下情况发生了剧烈变化。我们比较2022年第一季度与2026年第一季度的情况发现只有31岁至40岁区间的人群待业找工作的数量增速较低。这一方面与他们持续的家庭稳定需求有关另一方面这可能表明企业不再优先裁30岁以上人群。除这个年龄段外其他年龄段的待业数量增速均有所升高。其原因可能在于应用AI需要一定的经验积累而非体力比拼。目前有部分公司的人力政策也在向这个方向调整。再看大学生群体。节后前三周应届生职位同比增速下降幅度高于全社会平均岗位数。高替代类职业的降幅更为明显只有一个特例是软硬件研发但实际招聘的岗位都与AI相关——AI数据工程师、数据标注、人工智能、芯片基本只有这三类在增长。还有一个问题需要澄清企业招聘减少是否是因为经济环境下行我们认为不是。从智联招聘全站数据来看有招聘意愿的企业数量同比提升了7%但每家企业招聘的人数变少了因此总职位数下降了15%。我们同时发现20-100人区间的小企业企业数量同比增速较好但职位数降幅较大。除此之外所有规模的招聘企业数和职位数都在下降。这里存在一个我们一直试图解答的问题宏观经济条件良好、环境向好、增速也不错但传导到微观个体体感上存在一定温差。我们还观察了美国的情况。美国同样处于这个阶段经济增速良好制造业就业指数不错但非农就业人口一直在减少。这与我们类似——整体经济环境不错企业也在扩张有可能确实不需要那么多员工了。综上我们认为白领类岗位、标准化工作、程序化工作都在被替代同时由于AI的使用带来岗位效率提升岗位数量也在收缩。其中有两类人群可能面临较大挑战一方面过去有一部分青年群体通过事务类工作进入企业但现在企业可能不再需要过去那么多的事务类岗位另一方面替代指数0.6以上的许多职业中女性相对更多地就业于人事、行政、财务、销售等岗位。正在重构的需求我们观察到“新质生产力”产业发展势头良好增速非常可观另一个增长点是大生活服务领域比如在线生活服务O2O、美发/美容/保健、宠物服务、汽车后市场、文化艺术/娱乐等。大生活服务领域过去存在“三低”的观念目前正在转变——很多岗位的招聘要求中已明确需要本科学历且给出的薪酬十分具有竞争力。我们认为新质生产力行业和大生活服务业确实带来了显著的就业增量。人力资源招聘需求发生了哪些变化最明显的变化是对求职者的软技能要求显著提升。除了专业能力要强沟通能力、团队协作能力、自驱力等也在不断被强调。我们认为未来人才结构将从“专业分工”走向“跨界融合”。过去只要专业能力强就足够了未来则需要具备“π型”能力——不仅要有扎实的专业基础还要能熟练运用各类AI工具同时要了解多个行业才有可能在就业环境中立足。在我们最新的人力资源趋势管理报告中针对具备同等专业能力的候选人企业更倾向于选择具有以下特质的人第一实践应用与工程化能力。如果没有实习经验或项目经验这一项就可能被排除持这一倾向的比例达到38.7%。第二在大模型提供大量辅助的情况下企业更看重专业判断与决策力持这一倾向的比例为21%。第三创新与解决问题能力——在大模型给出多种解决方案的基础上能否跳出常规思路提出创新的解决方案持这一倾向的比例为17%。第四是人机协同管理与领导力持这一倾向的比例仅为8%。从实际招聘需求来看企业招聘信息中出现频率最高的词是“人工智能”项目经验、实际操作能力强、解决问题的资源、数字化能力强、能快速有产出、自驱力强、良好的沟通能力、更严格的专业素养要求、更高的效率要求、名校加分。这些关键词中“名校加分”和“应届毕业生”直接有关对于学校实践教育的要求加强。问题及应对建议人工智能带来了一系列新挑战比如需要警惕智能鸿沟出现的可能、初级岗位数量下降带来的传统职业成长阶梯的断裂、宏观上升和微观阵痛的温差、岗位量的短期下降、创造效应的滞后性、部分女性和高学历青年群体短期内或也面临一定压力、工具提效后的岗位编制缩减、AI冲击下无措者的占比升高等。尽管人工智能确实可能带来冲击但新模式、新技术和多元化的职业集群也正在开启。未来前景是有的但需要时间而这个时间差可能比较长因此我们应做好充分准备。具体应对策略包括第一AI平权基础设施普及。第二技能培养及教育培养跨学科、跨行业复合型人才。第三针对AI替代严重的职业加强引导和帮扶。第四关注新质生产力、现代服务业的新增就业机会。特别是在“AI平权”方面只有在技术推广上做得足够好才能让每个人都平等地使用AI并得到更多的机会。那么如何学习大模型 AI 对于刚入门大模型的小白或是想转型/进阶的程序员来说最头疼的就是找不到系统、全面的学习资源要么零散不成体系要么收费高昂白白浪费时间走弯路。今天就给大家精心整理了一份全面且免费的AI大模型学习资源包覆盖从入门到实战、从理论到面试的全流程所有资料均已整理完毕免费分享给各位核心包含AI大模型全套系统化学习路线图小白可直接照做、精品学习书籍电子文档、干货视频教程、可直接上手的实战项目源码、2026大厂面试真题题库一站式解决你的学习痛点不用再到处搜集拼凑扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线学习大模型方向比努力更重要很多小白入门就陷入“盲目看视频、乱刷资料”的误区最后越学越懵。这里给大家整理的这份学习路线是结合2026年大模型行业趋势和新手学习规律设计的最科学、最系统从零基础到精通每一步都有明确指引帮你节省80%的无效学习时间少走弯路、高效进阶。2、大模型学习书籍文档理论是实战的根基尤其是对于程序员来说想要真正吃透大模型原理离不开优质的书籍和文档支撑。本次整理的书籍和电子文档均由大模型领域顶尖专家、大厂技术大咖撰写涵盖基础入门、核心原理、进阶技巧等内容语言通俗易懂既有理论深度又贴合实战场景小白能看懂程序员能进阶为后续实战和面试打下坚实基础。3、AI大模型最新行业报告无论是小白了解行业、规划学习方向还是程序员转型、拓展业务边界都需要紧跟行业趋势。本次整理的2026最新大模型行业报告针对互联网、金融、医疗、工业等多个主流行业系统调研了大模型的应用现状、发展趋势、现存问题及潜在机会帮你清晰了解哪些行业更适合大模型落地哪些技术方向值得重点深耕避免盲目学习精准对接行业需求。值得一提的是报告还包含了多模态、AI 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简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容3、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

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