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简介：猎聘大数据研究院发布的《2025 AI技术人才供需洞察报告》是一份聚焦AI技术岗位供需格局的行业调查研究报告，面向企业HR、行业分析师、AI从业者与求职者，提供近一年人才需求、薪资分布、行业区域趋势等关键洞察。报告基于2024年2月至2025年1月招聘大数据，显示AI技术岗明显高学历、高薪化：硕博需求占比近47%，明显高于整体岗位的4.47%；50万以上年薪职位超三成，而整体职位不足一成。细分职能中，算法工程师需求占比最高，达67.17%；深度学习、机器学习人才需求排名上升，且超50万年薪职位占比均超38%。行业方面，互联网、电子半导体、计算机软件需求居前，家电行业同比增长最快，达93.75%；区域上长三角需求最旺盛，北京、上海、深圳位居城市前三。资源为1个PDF文件，大小1.19MB，报告结构清晰，包含需求分析、人才画像、城市群分布及细分学历要求等图示与数据，便于读者快速定位所需信息。已有491人学习，适合需要把握AI人才市场动向、支撑招聘或求职决策的读者阅读。

1. 猎聘2025研报里的AI技术人才供需洞察：先看结构，再看数字

猎聘这份《2025 AI技术人才供需洞察报告》发布时，大家第一反应是看薪水和岗位增量，但真正值得IT从业者反复读的是供需结构错位。报告不会直接告诉你“该学什么”，但会把岗位JD里的技能词、行业分布、经验年限变成可量化的信号。对还在做传统后端、前端的工程师来说，这份研报更像一张地图：AI技术人才的需求已经从算法岗扩散到应用层、基础设施层，甚至每个业务团队都能碰到；与此同时，供给端的简历大量集中在提示词和轻调用上，系统设计、模型调优、评测工程这类硬能力依然稀缺。具体数字以猎聘官方报告为准，我这里只顺着供需两头，讲清楚怎么把研报语言翻译成可落地的招聘参数、技能评估和职业决策。

2. 需求侧拆解：从AI技术人才岗位画像里提取量化参数

需求侧不是一条“岗位变多变少”的曲线，而是一组可以被程序读取的技能组合。工程师看猎聘这类研报时，最容易犯的错是把注意力放在城市薪资排行上，然后得出结论“AI岗位又涨了”。真正有用的是把岗位JD文本拆开，看每个岗位背后的工具栈、经验年限和工作职责，否则需求侧的结论永远是“多”“快”“难”这类没有操作性的描述。

2.1 看AI技术人才需求，先分清“算法岗”和“应用岗”

2025年的AI技术人才需求里，算法岗和应用岗已经明显分成两条线。算法岗通常要求模型训练、调优、数据集构建，技能词集中在“预训练”“SFT”“RLHF”“推理优化”；应用岗则要求理解业务流程，能把大模型接到产品里，技能词集中在“RAG”“Agent”“提示词”“向量数据库”“模型部署”。猎聘研报在讨论供需错位时，通常会把这两类岗分开统计，否则会出现“算法岗竞争激烈、应用岗招不到人”的假象。

怎么快速区分岗位属性？我一般看JD里是否出现“业务”“系统集成”“全链路”这类词。应用岗强调端到端落地，算法岗强调模型指标提升。两者的薪资带宽也有差异：算法岗高薪集中度更高，但岗位数量不如应用岗；应用岗门槛相对低，但技能要求更杂。这个差异决定了你读研报时的关注点：做技术选型的人看应用岗，做模型研究的人看算法岗，不能混着用。

2.2 需求侧三个量化参数：岗位发布量、技能词、薪资带宽

读需求侧不必做复杂建模，抓三个参数就够：岗位发布量、技能关键词、薪资带宽。岗位发布量回答“哪个方向在扩张”，技能关键词回答“扩张时优先要什么人”，薪资带宽回答“什么技能最难补”。把这三组数放进一个表里，研报就从结论变成数据源。

这个表是招聘系统中人才库标签体系的雏形。比如“RAG”这个词在岗位发布量里高频出现，那就在人才库里建一个“RAG经验”标签；如果带“RAG+Agent”组合关键词的岗位薪资带宽明显高于单一关键词，说明组合型需求更稀缺。研报正文不一定有现成的组合表，但按这个表自己从JD里拉数据，能得出同样的结论。

2.3 用Python做JD技能词频统计：最小脚本和参数说明

前面说的技能关键词，最好用脚本统计，不要靠肉眼扫JD。下面是一段可以直接跑的Python脚本，用jieba把JD文本切成词，再按自定义技能词典统计频率：

import jieba from collections import Counter # 技能词典随研报周期调整 skill_words = [ "大模型", "RAG", "Agent", "微调", "提示词", "向量数据库", "模型部署", "AI应用开发", "模型评测", "多模态", "LangChain", "本地部署", "推理优化", "LoRA", "SFT", "Agent编排" ] for w in skill_words: jieba.add_word(w) def extract_skills(text_path): with open(text_path, "r", encoding="utf-8") as f: content = f.read() # 清掉JD模板里的通用词，避免占频次 noise = ["岗位职责", "任职要求", "岗位描述", "职位描述", "工作职责"] for n in noise: content = content.replace(n, "") words = jieba.lcut(content) counter = Counter(w for w in words if w in skill_words) return counter.most_common() if __name__ == "__main__": for skill, count in extract_skills("jd_corpus.txt"): print(f"{skill}\t{count}")

代码逻辑：第一步把JD模板中的通用词删掉，因为这些词每个岗位都会出现，不删会污染统计结果；第二步用jieba分词，并且只保留skill_words里出现过的词；第三步按频率排序输出。重点在于自定义词典，因为jieba默认会把“AI应用开发”切分成“AI”“应用”“开发”，所以先add_word，确保“AI应用开发”作为一个整体出现。

参数说明：jd_corpus.txt可以是几十份JD拼接后的文件，也可以每份一个文件；如果按城市或行业分组，建议在统计前先按分组字段过滤，这样能看到不同行业的技能差异。使用这个脚本时还有两个小习惯：一是每季度更新一次skill_words，淘汰“元宇宙”这类过气词；二是把输出结果和研报里的供需描述对照，如果脚本结果与报告结论偏差大，大概率是你收集的JD样本不够，而不是报告错了。

3. 供给侧透视：AI大模型与Agent经验如何改变人才评估逻辑

需求侧看岗位，供给侧看人。猎聘研报的供给侧数据大多来自简历库和求职者调研，常见字段包括学历、工作年限、技能标签、期望城市。对IT从业者来说，比“简历总量”更重要的是经验的分布方式：有多少简历停留在AI使用层，又有多少简历具备工程落地能力。这个分布直接决定了招聘策略和个人技能提升方向。

3.1 供给侧的关键不是人数，而是“有效经验”

很多团队招不到人，不是简历少，而是“有效简历”少。2025年的AI技术人才供给里，大量简历会把“熟悉ChatGPT”“会写Prompt”“用过AI编程工具”写进技能标签，但这些能力本质上是用大模型，而不是做AI技术开发。反观JD里的高薪岗位，几乎都要求候选人能解决模型幻觉、控制推理成本、做Agent规划与工具调用，这些经验光靠聊天很难积累。研报如果只统计“简历含AI关键词”，会高估供给；如果只统计“AI岗位相关经验”，又会低估正在从传统后端转岗的潜在候选人。

我的判断方法是看简历里有没有三样东西：可量化的项目结果，比如“检索准确率提升到92%”“接口吞吐提升了3倍”；明确的工具链，比如“用LangChain写过多轮Agent”“对模型做过LoRA微调”；以及问题边界描述，比如“负责过RAG知识库中的切片策略”。这些细节比“熟悉AI”有用得多，也是招聘系统里做技能评估的核心依据。

3.2 用AI提示词模板把简历和JD匹配度做成结构化分数

既然人工筛简历耗时，我常常用大模型做第一轮筛选。关键不是让模型直接给“通过/不通过”，而是要求输出结构化匹配结果。下面是一份可以直接复用的提示词模板，里面刻意写明了评分维度和输出格式：

你是AI技术岗位的招聘助手。请根据岗位JD评估候选人简历，只输出JSON。 岗位JD： {jd_text} 候选人简历： {resume_text} 评分维度： 1. 硬技能：RAG、Agent、大模型、微调、向量数据库、模型部署 2. AI经验年限：候选人从事AI相关工作的时间 3. 工程证据：是否有可量化的延迟、吞吐、评测准确率 4. 稀缺技能：是否包含微调、推理优化、本地部署等关键词 输出字段： { "overall_score": 0-100, "skill_match": ["命中技能"], "experience_match": "年限评估", "project_evidence": "项目证据", "missing_keywords": ["缺失技能"], "suggestion": "一句招聘建议" } 注意：候选人写“熟悉AI”不算证据，必须找到具体技能或项目描述。

使用这份模板时，我用Python把JD和简历的文本替换到{jd_text}和{resume_text}位置，再调用大模型接口。一个关键参数是temperature，匹配评分场景通常设成0.1到0.2，因为温度太高会让同样一份简历在不同轮次得到不同分数，招聘流程不认可。输出JSON后，我会把missing_keywords字段直接写入候选人标签表，作为后续人才池筛选的依据。这套提示词在为AI应用开发岗和AI产品经理岗做初筛时表现不错，但用于算法岗还要再补充模型训练相关维度。

3.3 本地部署AI处理简历数据：模型选型和关键参数

如果公司不允许简历数据传到外部服务，常见做法是把开源模型部署在内部服务器上。个人经验是，7B到14B的量化模型已经能完成关键词提取、匹配度打分这类任务，不需要追求70B大模型。Ollama是本地部署最省事的选择，下面是一个调用本地模型的Python示例：

import requests url = "http://localhost:11434/api/generate" payload = { "model": "qwen2.5:14b", "prompt": "请从简历中提取AI技术关键词、工作年限和项目中的量化结果，用JSON返回。简历内容：...", "stream": False, "options": { "temperature": 0.1, "num_predict": 512, "top_p": 0.7 } } resp = requests.post(url, json=payload) print(resp.json().get("response", ""))

代码说明：Ollama的api/generate接口执行一次完整推理，stream设为False表示拿到完整结果再返回，适合批处理场景。options里的三个参数很关键，具体推荐范围如下：

提示：14B模型在纯CPU环境跑一条简历大约要十几秒，如果一天处理几千份，最好先用规则把简历压缩，只给模型传“经验描述”和“技能标签”两个字段；如果简历文本较长，num_predict可以调到1024，但超过后内容会被截断，建议保持精简。

4. 把供需洞察变成行动：招聘侧建技能雷达，求职侧补缺口

研报读完不落地，就只是谈资。落到招聘侧，要建一套能被技能词驱动的筛选机制；落到求职侧，要把需求侧的技能词频当成检查清单。下面分别说两套做法。

4.1 招聘侧落地：从研报热词到人才雷达的四步操作

团队要做人才雷达，不需要先买系统，按四步走：第一步，从研报和头部公司JD里提取高频技能词，按“基础技能”“进阶技能”“稀缺技能”分级；第二步，把分级技能词维护进人才库的标签字段，鼓励候选人和推荐人补充标签；第三步，用技能组合查询定期扫描活跃简历；第四步，把查询命中的人拉进私库，按供需热度安排触达。整个过程里，研报的作用是给分级提供权重。

比如2025年“本地部署”“模型评测”“AI应用开发”如果出现在多份研报的供需缺口段落，那它们就应该被归入稀缺技能。这个分级不是一次性工作，而是每季度跟着报告更新一次，否则去年“提示词”很稀缺，今年它可能已经变成“基础技能”，再拿它当高门槛筛选条件只会误杀候选人。

4.2 求职侧落地：用技能频次反查缺口，排学习优先级

求职侧更容易操作。收集二十份目标岗位的JD，用第2章的脚本统计技能词频，再逐项对比自己的简历。高频出现但自己没写过的技能，就是需要补的口子；中频但几乎每份JD都要求的技能，是可以提升的加分项；低频但薪资带宽很高的技能，是差异化方向。下面是我常用的自评表格：

这个表格的要点是把“学习AI”还原成“解决具体问题”。比如研报提到AI应用开发岗需求增长快，那就优先做RAG和Agent编排；如果研报显示模型部署人才难招，那就用Ollama本地部署一个模型，再试着用它做一次简历筛选，这比背概念更能写进简历。

4.3 用SQL维护人才库：技能标签的查询写法

招聘系统里的人才库如果以JSON数组存技能标签，SQL查询可以写得非常干净。下面是一个同时要求RAG和Agent，并至少带一项模型微调能力的查询：

SELECT candidate_id, name, skill_tags, years_of_experience FROM candidate_warehouse WHERE JSON_CONTAINS(skill_tags, '"RAG"') AND JSON_CONTAINS(skill_tags, '"Agent"') AND ( JSON_CONTAINS(skill_tags, '"微调"') OR JSON_CONTAINS(skill_tags, '"LoRA"') ) AND updated_at >= '2025-01-01' ORDER BY years_of_experience DESC LIMIT 100;

代码逻辑：JSON_CONTAINS用来判断skill_tags这个JSON数组是否包含某个字符串，比LIKE '%RAG%'更准确，因为LIKE会把“RAGenerator”这种无关词也命中。最后的updated_at字段用于提高数据新鲜度，避免触达几个月前已经找到工作的候选人。参数说明：如果技能标签是中文，MySQL的JSON_CONTAINS需要写双引号包裹的中文串，注意别写成单引号。实际使用中，我会把第2章统计出来的高频组合直接拼进SQL条件，比如“RAG+Agent+本地部署”，这样人才雷达的命中结果会明显收窄，但也更贴近真实需求。

5. 自建“供需缺口指数”验证研报结论，而不是背数字

研报每季度更新一次，但招聘决策每天都在发生。与其等下一次报告，不如用可控数据源算一个“供需缺口指数”，把研报里“短缺”“紧张”这类形容词变成可比较的数字。这个指数适合内部复盘，也适合帮团队做季度招聘预算分配。

5.1 供需缺口指数的定义与计算

我的定义很简单：把某技能词在岗位JD中的出现占比，除以该技能词在简历库中的出现占比，得到供需缺口指数。指数大于1，说明需求浓度高于供给浓度，这个技能值得重点投入；指数接近1，说明基本平衡；指数小于1，说明供给相对过剩，可以稍微放缓招聘。计算方式如下：

def supply_demand_index(demand_share, supply_share): if supply_share <= 0: return float("inf") return round(demand_share / supply_share, 2) # 示例数据：假设从JD和简历中统计出的占比 skills = { "RAG": {"demand": 0.20, "supply": 0.06}, "Agent": {"demand": 0.15, "supply": 0.04}, "微调": {"demand": 0.08, "supply": 0.12}, } for skill, data in skills.items(): index = supply_demand_index(data["demand"], data["supply"]) print(f"{skill}: {index}")

代码逻辑：demand_share是某技能词出现在JD中的次数除以全部JD数，supply_share是出现在简历中的次数除以全部简历数。两者的比值不受样本量直接影响，所以不同技能之间可以直接比较。比如RAG的需求占比20%，供给占比6%，指数就是3.33；微调的需求占比8%，供给占比12%，指数0.67，说明市面上会微调的人比岗位所需的多，筛选时就要提高要求。提示：样本太少时指数会失真，建议每个技能词至少在JD和简历中各出现50次再计算。

5.2 如何用指数复现研报结论，同时避开两个误区

用指数验证研报结论时，最容易踩两个坑。第一个坑是拿全市场数据当作自己公司数据，研报反映的是行业整体，而公司业务可能只集中在某个垂直领域，比如金融客服场景下Agent需求一定高于研报平均，指数要用自己岗位池的数据计算。第二个坑是忽略技能词的时效性，2025年“提示词”已经不是高稀缺词，如果词典还停留在2023年，指数会严重失真，所以每次计算前都要重新从最新JD里提取技能词。

这个指数不一定要做成后台系统，我通常直接在季末跑一次脚本，把结果和研报结论放一起对比。如果两者方向一致，说明招聘策略不用大调；如果方向相反，就检查是样本偏差还是研报统计口径不同。最后还有一个小技巧：把指数按“技能词+城市”分组计算，比如“RAG在北京”和“RAG在成都”可能是两个完全不同的供需市场，用分组后的指数做招聘预算，会比只看全国平均更接近真实情况。

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