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隨著AI行業(yè)的飛速發(fā)展，越來越多的人希望轉(zhuǎn)行進(jìn)入這一充滿機(jī)遇的領(lǐng)域。本文將為你全面解讀AI公司中的十大核心崗位，涵蓋從上游的硬件研發(fā)到下游的應(yīng)用開發(fā)，以及各崗位的薪資水平、能力要求和職責(zé)范圍。

當(dāng)下，AI 成為時代風(fēng)口，吸引眾多目光。最近我也在探索如何快速從0-1轉(zhuǎn)行到AI行業(yè)今天給大家拆解AI公司9大核心崗位，薪資數(shù)據(jù)源自獵聘大數(shù)據(jù)研究院《2025 AI 技術(shù)人才供需洞察報告》及智聯(lián)招聘相關(guān)報告，同時，探討不同類型 AI 公司（上中下游產(chǎn)業(yè)）運作流程，大家可以對照看看自己如何快速切入。

深入崗位前，給大家說說下AI 行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈，其大致分為上、中、下游：

• 上游：聚焦硬件基礎(chǔ)設(shè)施與基礎(chǔ)技術(shù)研發(fā)，像芯片制造、云計算平臺搭建及算法理論研究等。英偉達(dá)這類提供 AI 芯片的企業(yè)便處于此環(huán)節(jié)。該環(huán)節(jié)需強(qiáng)大科研實力與巨額資金，專注底層技術(shù)突破，為行業(yè)奠基。
• 中游：著重 AI 技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用框架搭建。例如開發(fā)語音識別、圖像識別、自然語言處理等通用技術(shù)平臺的 AI 技術(shù)公司。它們基于上游成果，將 AI 技術(shù)轉(zhuǎn)化為可應(yīng)用的工具和平臺，為下游提供技術(shù)支持。
• 下游：把 AI 技術(shù)應(yīng)用到具體行業(yè)場景，涵蓋智能安防、智能交通、智能醫(yī)療、智能家居等領(lǐng)域企業(yè)。這些企業(yè)利用中上游成果，針對行業(yè)需求開發(fā)實際 AI 產(chǎn)品與解決方案，面向終端客戶。

不同環(huán)節(jié)的 AI 公司，核心崗位側(cè)重與運作流程有別，但總體而言，以下十大核心崗位在整個 AI 行業(yè)都舉足輕重。

一、AI 產(chǎn)品經(jīng)理：手握產(chǎn)品命脈的 “幕后操盤手”

在 AI 公司里，產(chǎn)品經(jīng)理如同餐廳菜單策劃師，權(quán)力與責(zé)任更大。他們決定產(chǎn)品規(guī)劃、銷售策略與目標(biāo)客戶，是產(chǎn)品的核心決策者。從上游芯片研發(fā)產(chǎn)品，到中游技術(shù)平臺，再到下游行業(yè)應(yīng)用產(chǎn)品，都離不開產(chǎn)品經(jīng)理的精心布局。

薪資水平：

在北上廣深，初級 AI 產(chǎn)品經(jīng)理月薪 12K – 20K；3 – 5 年經(jīng)驗的中級產(chǎn)品經(jīng)理，年薪 30 萬 – 50 萬；資深產(chǎn)品經(jīng)理或產(chǎn)品總監(jiān)，年薪百萬也不罕見。上游企業(yè)因技術(shù)理解要求高，產(chǎn)品經(jīng)理薪資略高；下游企業(yè)看重行業(yè)理解與市場推廣，薪資也很可觀。

能力要求：

需敏銳洞察市場，精準(zhǔn)挖掘 B 端或 C 端用戶需求。

熟悉 AI 技術(shù)原理，能與技術(shù)團(tuán)隊順暢溝通，無論上游復(fù)雜芯片技術(shù)、中游通用 AI 技術(shù)，還是下游行業(yè)應(yīng)用技術(shù)。

精通產(chǎn)品設(shè)計流程，熟練運用 Axure、墨刀等原型設(shè)計工具。

具備較強(qiáng)項目管理與協(xié)調(diào)能力，推動產(chǎn)品從 0 到 1 落地，協(xié)調(diào)研發(fā)、設(shè)計、市場等多部門資源。

二、算法工程師：用代碼創(chuàng)造奇跡的 “智慧大廚”

算法工程師是 AI 公司核心技術(shù)力量，他們用數(shù)學(xué)和代碼打造 “智慧大餐”。不同產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)，工作重點不同。上游側(cè)重基礎(chǔ)算法創(chuàng)新，中游關(guān)注算法優(yōu)化與技術(shù)平臺搭建，下游聚焦算法在特定場景應(yīng)用與優(yōu)化。

薪資水平：

初級算法工程師月薪 15K – 25K；有經(jīng)驗的算法工程師年薪 40 萬 – 80 萬；資深算法專家或總監(jiān)，年薪輕松破百萬，部分頂尖人才還能獲股權(quán)期權(quán)。上游和中游企業(yè)因技術(shù)研發(fā)屬性強(qiáng)，算法工程師薪資普遍較高；下游技術(shù)實力強(qiáng)、業(yè)務(wù)增長快的公司，薪資也十分可觀。

能力要求：

擁有扎實數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，精通線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計等。

熟練掌握 Python 編程語言，熟悉 TensorFlow、PyTorch 等深度學(xué)習(xí)框架。

具備豐富算法研發(fā)經(jīng)驗，在圖像、語音、自然語言處理等領(lǐng)域至少有一項專長。

邏輯思維與問題解決能力良好，能持續(xù)優(yōu)化算法性能，根據(jù)場景需求調(diào)整和創(chuàng)新算法。

三、數(shù)據(jù)工程師（ETL）：守護(hù)數(shù)據(jù)質(zhì)量的 “幕后英雄”

數(shù)據(jù)是 AI 的 “燃料”，數(shù)據(jù)工程師負(fù)責(zé)確保 “燃料” 優(yōu)質(zhì)純凈。他們?nèi)缤蛷d洗菜切菜師，為后續(xù)工作做準(zhǔn)備。在 AI 產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)工程師承擔(dān)數(shù)據(jù)收集、整理、清洗和存儲職責(zé)，為數(shù)據(jù)分析、算法訓(xùn)練提供基礎(chǔ)。

薪資水平：

初級數(shù)據(jù)工程師月薪 10K – 18K；3 – 5 年經(jīng)驗的數(shù)據(jù)工程師年薪 25 萬 – 40 萬；資深數(shù)據(jù)架構(gòu)師年薪 50 萬 – 80 萬。不同環(huán)節(jié)企業(yè)數(shù)據(jù)工程師薪資差異較小，主要取決于企業(yè)規(guī)模與數(shù)據(jù)處理復(fù)雜度，大型或數(shù)據(jù)密集型企業(yè)薪資更高。

能力要求：

熟悉數(shù)據(jù)采集、清洗、轉(zhuǎn)換全流程，掌握 Hadoop、Spark 等大數(shù)據(jù)處理框架。

精通 SQL 語言，熟練進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢、分析與處理。

了解數(shù)據(jù)庫設(shè)計原理，有建表建庫經(jīng)驗。

具備良好數(shù)據(jù)敏感度與問題排查能力，確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、完整，應(yīng)對不同來源、格式的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。

四、數(shù)據(jù)分析師：用數(shù)據(jù)說話的 “戰(zhàn)略參謀”

數(shù)據(jù)分析師像餐廳成本 / 銷量分析師，通過數(shù)據(jù)分析為公司戰(zhàn)略決策提供支持。在 AI 公司，無論是上游評估技術(shù)研發(fā)方向，中游優(yōu)化技術(shù)平臺性能，還是下游分析產(chǎn)品市場表現(xiàn)與用戶行為，數(shù)據(jù)分析師都發(fā)揮重要作用。

薪資水平：

初級數(shù)據(jù)分析師月薪 8K – 15K；有經(jīng)驗的數(shù)據(jù)分析師年薪 20 萬 – 35 萬；資深數(shù)據(jù)分析師或經(jīng)理年薪 40 萬 – 60 萬。下游直接面向市場和客戶的企業(yè)，數(shù)據(jù)分析師因能直接為業(yè)務(wù)決策提供支持，薪資相對較高；上游和中游數(shù)據(jù)驅(qū)動決策程度高的公司，數(shù)據(jù)分析師薪資也不錯。

能力要求：

熟練掌握 Excel、SQL 等數(shù)據(jù)分析工具，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、分析與可視化。

熟悉統(tǒng)計學(xué)知識，運用數(shù)據(jù)分析模型解決實際問題。

具備良好邏輯思維與業(yè)務(wù)理解能力，從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問題并提出解決方案。

會使用 Tableau、PowerBI 等可視化工具，制作直觀報表，清晰傳達(dá)分析結(jié)果。

五、前端工程師：打造極致體驗的 “視覺魔法師”

前端工程師將產(chǎn)品功能以美觀、易用界面呈現(xiàn)給用戶，如同餐廳擺盤師注重細(xì)節(jié)，為用戶帶來極致視覺體驗。在 AI 公司產(chǎn)品用戶交互環(huán)節(jié)，無論是上游技術(shù)產(chǎn)品展示界面，中游技術(shù)平臺操作界面，還是下游行業(yè)應(yīng)用產(chǎn)品用戶端界面，前端工程師都至關(guān)重要。

薪資水平：

初級前端工程師月薪 10K – 18K；3 – 5 年經(jīng)驗的前端工程師年薪 25 萬 – 40 萬；資深前端開發(fā)專家或架構(gòu)師年薪 50 萬 – 80 萬。下游直接面向消費者的企業(yè)，對前端工程師需求大，薪資較高；注重用戶體驗的中上游企業(yè)，前端工程師薪資也有競爭力。

能力要求：

精通 HTML、CSS、JavaScript 等前端開發(fā)技術(shù)。

熟悉 Vue、React 等前端框架。

具備良好界面設(shè)計審美，設(shè)計出美觀、易用的界面。

掌握前端性能優(yōu)化技巧，確保頁面加載速度快。

了解移動端開發(fā)適配，處理不同設(shè)備兼容性問題。

六、后端工程師：保障系統(tǒng)穩(wěn)定的 “幕后守護(hù)者”

后端工程師搭建和維護(hù)系統(tǒng)服務(wù)器端，保障系統(tǒng)穩(wěn)定運行，如同餐廳后廚水電工，雖不直接面對用戶，卻是系統(tǒng)正常運轉(zhuǎn)的關(guān)鍵。在 AI 產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)，后端工程師構(gòu)建支撐產(chǎn)品或技術(shù)運行的后端架構(gòu)，處理數(shù)據(jù)存儲、計算資源調(diào)度等核心任務(wù)。

薪資水平：

初級后端工程師月薪 12K – 20K；有經(jīng)驗的后端工程師年薪 30 萬 – 50 萬；資深后端架構(gòu)師或技術(shù)總監(jiān)年薪 60 萬 – 100 萬。下游電商、互聯(lián)網(wǎng)等業(yè)務(wù)量大、對系統(tǒng)穩(wěn)定性要求極高的企業(yè)，后端工程師薪資豐厚；中上游涉及云計算、大數(shù)據(jù)處理等對后端技術(shù)要求高的企業(yè)，后端工程師薪資也處于較高水平。

能力要求：

熟練掌握 Java、Python 等后端開發(fā)語言。

熟悉 Spring、Django 等后端框架。

了解分布式系統(tǒng)、微服務(wù)架構(gòu)。

精通數(shù)據(jù)庫設(shè)計和優(yōu)化，熟悉 MySQL、MongoDB 等數(shù)據(jù)庫。

具備良好系統(tǒng)設(shè)計與問題排查能力，能快速解決系統(tǒng)故障，保障系統(tǒng) 7*24 小時穩(wěn)定運行。

七、QA 測試工程師：把控產(chǎn)品質(zhì)量的 “質(zhì)量衛(wèi)士”

QA 測試工程師確保產(chǎn)品零 bug 出品，如同餐廳品嘗師不放過任何影響產(chǎn)品質(zhì)量的細(xì)節(jié)。在 AI 公司，產(chǎn)品研發(fā)、上線前及上線后持續(xù)迭代階段，QA 測試工程師都要對產(chǎn)品進(jìn)行全方位測試，涵蓋功能、性能、安全等方面，保障產(chǎn)品質(zhì)量。

薪資水平：

初級 QA 測試工程師月薪 8K – 15K；3 – 5 年經(jīng)驗的測試工程師年薪 20 萬 – 35 萬；資深測試專家或經(jīng)理年薪 40 萬 – 60 萬。在對產(chǎn)品質(zhì)量要求嚴(yán)格的金融、醫(yī)療等下游企業(yè)，以及對技術(shù)可靠性要求高的中上游企業(yè)，QA 測試工程師薪資有優(yōu)勢。

能力要求：

熟悉軟件測試流程和方法，制定詳細(xì)測試計劃。

掌握功能測試、性能測試、安全測試等多種測試類型。

會使用 Jmeter、Postman 等測試工具。

具備良好邏輯思維與耐心，細(xì)致發(fā)現(xiàn)問題。

有較強(qiáng)溝通能力，與開發(fā)團(tuán)隊有效協(xié)作解決問題。

八、架構(gòu)師：規(guī)劃技術(shù)藍(lán)圖的 “技術(shù)指揮官”

架構(gòu)師如同餐廳設(shè)計總監(jiān)，負(fù)責(zé)規(guī)劃系統(tǒng)架構(gòu)和技術(shù)方案，是技術(shù)團(tuán)隊的 “指揮官”。在 AI 產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)，架構(gòu)師根據(jù)業(yè)務(wù)需求、技術(shù)發(fā)展趨勢等，設(shè)計合理技術(shù)架構(gòu)，指導(dǎo)團(tuán)隊進(jìn)行技術(shù)選型和系統(tǒng)開發(fā)。

薪資水平：

架構(gòu)師年薪通常 50 萬 – 100 萬以上，頂尖架構(gòu)師薪資上不封頂，還可能獲高額股權(quán)期權(quán)。因架構(gòu)師對企業(yè)技術(shù)方向起關(guān)鍵作用，各環(huán)節(jié)企業(yè)中薪資都處高位，尤其是中上游技術(shù)驅(qū)動型企業(yè)。

能力要求：

技術(shù)功底深厚，熟悉云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能算法、分布式系統(tǒng)等多種技術(shù)領(lǐng)域。

有豐富系統(tǒng)設(shè)計經(jīng)驗，解決復(fù)雜技術(shù)難題，應(yīng)對不同業(yè)務(wù)場景技術(shù)挑戰(zhàn)。

了解行業(yè)最新技術(shù)趨勢，選擇合適技術(shù)方案，確保企業(yè)技術(shù)架構(gòu)先進(jìn)、前瞻。

具備良好團(tuán)隊管理與溝通能力，指導(dǎo)團(tuán)隊成員開發(fā)，推動技術(shù)方案落地實施。

九、AI 訓(xùn)練師 / 標(biāo)注師：培養(yǎng) AI 能力的 “啟蒙老師”

AI 訓(xùn)練師 / 標(biāo)注師的工作是訓(xùn)練 AI “認(rèn)圖識人懂語言”，為 AI 大廈奠定基石。他們提供的數(shù)據(jù)和訓(xùn)練決定 AI 后續(xù)能力發(fā)揮，是 AI 成長不可或缺的 “啟蒙老師”。在產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)，承擔(dān)讓 AI 模型理解數(shù)據(jù)、提升性能的關(guān)鍵職責(zé)。上游為基礎(chǔ)研究提供數(shù)據(jù)支撐，中游助力技術(shù)平臺訓(xùn)練優(yōu)化，下游針對特定場景進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練。

薪資水平：

初級 AI 訓(xùn)練師 / 標(biāo)注師月薪 8K – 12K；有經(jīng)驗，能熟練處理復(fù)雜標(biāo)注任務(wù)、掌握多種標(biāo)注工具和流程的人員，年薪 15 萬 – 25 萬；在對數(shù)據(jù)標(biāo)注質(zhì)量和效率要求極高、業(yè)務(wù)量龐大的企業(yè)，資深 AI 訓(xùn)練師 / 標(biāo)注師或團(tuán)隊管理者，年薪能突破 30 萬。下游直接面向應(yīng)用場景、數(shù)據(jù)需求大的企業(yè)，薪資相對有競爭力；上游和中游專注于數(shù)據(jù)密集型研究和開發(fā)項目的企業(yè)，相關(guān)崗位薪資也較為可觀。

能力要求：

觀察力好且有耐心，長時間專注數(shù)據(jù)標(biāo)注工作，保證標(biāo)注準(zhǔn)確、一致。標(biāo)注工作繁瑣，大量數(shù)據(jù)需逐一處理，任何疏忽都可能影響 AI 模型訓(xùn)練效果。

熟悉 LabelImg、CVAT 等各類標(biāo)注工具，根據(jù)圖像、文本、語音等不同數(shù)據(jù)類型高效標(biāo)注。不同數(shù)據(jù)類型適配不同標(biāo)注方式與工具，如圖像標(biāo)注用拉框、打點、語義分割等工具和方式；文本標(biāo)注涉及文本分類、實體識別等操作，需借助相應(yīng)文本標(biāo)注工具。

了解基本 AI 知識，特別是與所標(biāo)注數(shù)據(jù)相關(guān)的 AI 應(yīng)用場景和技術(shù)原理，更好理解標(biāo)注任務(wù)意義和要求。比如為智能安防系統(tǒng)標(biāo)注圖像數(shù)據(jù)時，了解安防場景下 AI 對目標(biāo)檢測、行為識別的技術(shù)需求，能更精準(zhǔn)標(biāo)注，提高數(shù)據(jù)對模型訓(xùn)練的有效性。

對于 AI 訓(xùn)練師，還需掌握一定機(jī)器學(xué)習(xí)知識，根據(jù)模型訓(xùn)練結(jié)果調(diào)整標(biāo)注策略，優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量，提升模型性能。要懂得分析模型訓(xùn)練表現(xiàn)，如準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)變化，通過調(diào)整標(biāo)注方式、增加特定類型數(shù)據(jù)等手段，讓模型學(xué)習(xí)更有效特征，提升整體性能。如何選擇適合自己的崗位與入行建議

總結(jié)，如果想入AI行業(yè)大家可以根據(jù)自己實際的能力項和興趣去做匹配。并且同步做好相關(guān)的知識儲備，如果不是做底層算法技術(shù)類的工作，其實只要對算法、技術(shù)這些有一個初步的了解即可。當(dāng)我們希望轉(zhuǎn)入一個行業(yè)，關(guān)鍵不是學(xué)習(xí)多少知識，而是要思考整個行業(yè)的發(fā)展情況，當(dāng)前階段是不是值得我們沖，并且找到最小MVP按照對應(yīng)要求去不斷迭代自己。