2024中国人工智能岗位招聘研究报告

2024中国人工智能岗位招聘研究报告主编：张博辉副主编：现与首执行主编：宋鼠阳 美涛编委：林文炼范凌婿钟雨桐包芊沈培艺目 录 contents引言(Is研究背累研究目的研究愈义051.1激损来通G数据来源与说明1.2人工智能岗位的定义：筛选与样例2.1人工智能岗位季虚分有特点122.2人工智能尚位地述分有持点132.3人工暂能岗位学历分有特点182.4人工智能岗位行业分布特点182.5人工置能岗位招服企业分布持点222.6人工暂能岗位招聘薪资分布特点2F2112.6.1人工暂能岗位薪资行业分布特点2E人工智能岗位招聘特征2.6.2人工能尚估弱资斌市分布特点2:2.6.3人工暂能岗位薪资学历分布特点333人工智能岗位技能需求3.1呼技能。软技能与端利与福利特症343.2各行业技能与福利3f4i4.1人工智能岗位经验分布特征4.2行业经验分布特征424.2.1计算机互联网行业424.2.2医药生物行业43404.2.3人力资源行业44人工智能岗位经验需求特征4.2.4制造业454.2.5新能速行业4F5.1人工智能岗位行业-联市分有特点4F5.1.1计算机互联网行业485.1.2中行业5r5.1.3人力资源行业515.1.4制造业355.1.5新能源行业555.1.6咨询服务行业54 5.1.7医药生物行业555.1.8机械设畜行业5f5.1.9汽车行业57 5.1.10 通业5E5.2人工智能岗值减市-行业分有特点5.2.1北京605.2.2深圳fi'5.2.3上海5.2.4成都fs5.2.5广州fi45.2.6,f,6555.2.7南京5.2.8 苏州人工智能岗位行业67 地城分布研究5.2.9西安65.2.10 郑外6S670中美人工智能人才对比总结2L参考资料引言数字化时代背景下，人工智能（AI）正成为推动社会进步和经济发展的关键力量。随着研究背景技本的不断突破和应用场最的日益丰富，A1岗位的需求在全球范围内迅速增长。2024年全国两会提出”新质生产力”，中国人工智能行业迎来了新的发展机遇和挑战，带动发展新愿生产力的相关行业及岗位的热度。人工智能技术的快速发展，不仅深到影响了传统行业，也佐生出众多新兴职业，在这样的大环境下，了解人工智能岗位的招聘特征对于把握行业动态、指导人才培养、优化职业规划具有重要意义。本报告通过收集和分析最新的招聘数据，旨在为政府、教育机构，企业和求职者提供有价值的参考信息。本报告的目的在于揭示2023年至2024年上率年中国人工智能岗位的招聘特征，包括但研究自的不限于岗位的月度分布、地域分布、学历要求、行业分布、企业规模、薪资水平等。通过对这些维度的深入分析，我们希望能够全面了解AI岗位的市场需求，为各方利益相关者提供决策支持。通过对人工普能岗位招聘特征的深入分析，本报告不仅有助于揭示AI人才市场的现状还能预测未来的发展趋势，为政策制定者、数育机构、企业和个人提供决策参考。此研究意义外，预告还旨在促进对A技术发展的社会影闻和伦理问题的讨论，推动人工留影行业的建康发展，随着报告的深入，我们将逐步揭开2023-2024年中国人工智能岗位招聘的全确，为读者呈现一个多维度、全方位的AI人才市场分析。我们的研究揭示了以下几项关键性的发现从行业地域分布的分析中发现，尚位的招聘需求主要集中在计算机互联网、电子、人力资源、医药生物等行业，且一线城市如北京、上海、深圳和广州提供了丰富的职业机会，展现了这些城市在人工智能领域发展中的领先地位。2在技能需求方面，专业知识与技术技能两个硬技能类别需求最高，比如数据结构与算法、深度学习框架等，随后是与工程实跌相关的技能，如模型训练与评估、硬件开发与选型等。这些需求不仅强调了硬技能的重要性，同时也凸显了经验、责任心和沟通协调等软技能的价值，3福利待遇方面，大多数企业提供培训福利和社会保障福利，这反映了企业对人才持续发展的长期投资，以及企业对员工的关怀和承担社会责任的意识，其中远程办公（WFH）福利值得关注，这些福利有助于提高员工的工作积板性和忠减度。4企业规模分析显示，大型企业在岗位招聘中占据了主导地位，这与它们丰富的技术储备、鹿大的数据体量和对技术创新的追切需求有关。1 .数据来源与说明1.1数据来源案圳真等金注研究院金融科技与社会金注研究中心自2022年起将中国企业招牌数据库漂董范围扩大垒包含民当企业资企业，上市公司等用人单位，以便提供更为详组、全面的数据，该据库包含公司名称、公司地址、尚位名称。学历要求、公司类型、新资水平以及岗位指送等信息，在本报告中，深高金研究团队和数据学徒团队将基于该数据库2023年至2024年上半年约6000万的招聘款据，利用文本接摇和自然语言处理投术，建立^硬技能”，“软技能”和福利词库，全面地分析中国企业对人工智能（AI）人才的需求现状。1.2人工智能岗位的定义、筛选与样例在本报告中，研究团队象考了Babina,Fedyk,He&Hodson于2024年发表的论文里关于识别人工智能岗位的方法[1],同时运用文本挖揭和自然语言处理技术，生成了人工智能技能清单，包含约450种技能，若一个岗位包含其中的任一技能/关键词，则认为该岗位属于人工智能岗位。图表0-1能够很直观的展示出在人工智能岗位中出现频率最多的50个相关技能，这可以帮助我们更清楚的观票到什么技能是人工智能岗位所需要具备的。PART 01医表0-1人工督能尚位技能高频问汇前50人工智能（AI)技能（语吉识别）图像分制）计算机视觉物体检测（语义分割机器学习语音识别语音增强自然语言处理（NLP）OpenNLp（知识图谱）情感分析(KernelMethods图像识别文本分类联邦学习机器颜译数据增强强化学习TensorFlow（随机森林（RandomForest）神经网络架构搜素（NAS）迁移学习MLPACK @++ library高频词汇(Unsupervised LearningK-means聚类特征工程数据清洗 （生成对抗网烯（GAN）数据可视化深度学习语音合成Microsoft Cognitive Toolkit（主成分分析决策树）Neural NetworksND4] (software)循环神经网络（RNN）自然语言理解（NLU)特征工程自然语言生成（NLG)时间序列分析（超参数优化）（图神经网路（GNN）（支持向量机（SVM）Word2Veo多任务学习Scikit-learn推荐系统究报售PART 01图表0-2技美系力算真区生/胰网(5AN)89.88.更EEX (RNN)TcrsgrFow(RandenK;means*arest!计算机视制(CV)Scio-learr..(需分者....格器学习[ML)人工智能AI本自然语言处理Micresort Ccgnitive TeelkSi/0.esaN [e/n2N(NLP )(两于NLPE达化)白盐高理 (NLU)Word2vac白岛高生表 (NLG)PART 01从图表0-2中可以看到，这张网络图展示了人工智能（AI）领域内机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等细分技术领域之间的关系和交叉点。可以看出，人工智能（AI）额域的技术生态是高度互联和相互依赖的。主要节点包括：