AI技能向科技领域之外扩散，入门级招聘趋紧

据Draup通过PR Newswire发布的一项分析，企业正在业务的更多领域招聘具备人工智能技能的人才，同时，从教育阶段直接进入长期入门级岗位的明确路径正在减少。

这项题为 Macro Labor Market Trends 的研究考察了《财富》500强企业的招聘信息，追踪与AI相关的岗位、技能和招聘规模变化。研究发现，AI Builder岗位目前已占科技领域人才需求的27%，超过2021年所占比例的两倍。与此同时，过去与这项技术联系较少的部门也开始出现对AI能力的需求。

研究结果表明，企业并非只是在增加AI专家岗位。它们也在改变对支持、销售、财务、人力资源及其他业务岗位的要求。

职业生涯早期的招聘路径变得不再直接

报告发现，毕业生直接进入全职工作的传统路径正在显著改变。实习和合同岗位目前占职业生涯早期招聘的27%，约为2020年占比的两倍。

这些岗位的持续时间也在延长。平均实习期已从3.6个月延长至9.7个月，而典型合同岗位的聘用期限则从7.4个月增至12.9个月。Draup认为，这一变化表明，雇主在正式录用前越来越依赖临时性、延长期限或以经验为基础的用工安排。

对刚进入职场的人来说，这可能意味着在获得全职职位前，需要更长时间来证明自己的能力。对雇主而言，这一趋势表明，职业生涯早期招聘正越来越多地被用作评估技能、满足不断变化需求的灵活方式。

AI成为全业务范围的要求

科技和工程仍是与AI要求联系最紧密的职能。该分析显示，IT领域的AI技能渗透率为68%，工程研发领域为61%。

不过，核心业务团队中的相关数据也在上升。支持岗位中有31%出现与AI相关的技能要求，销售岗位为25%，财务岗位为21%，人力资源岗位为20%。这一分布表明，AI的采用正在超越那些负责构建或维护技术系统的团队。

随着这一扩展，雇主对员工能力的要求也在发生变化。Draup列出的增长最快技能包括AI素养、人类与AI系统之间的协作、人类判断力以及精准推理。这一趋势表明，随着软件承担更多技术执行工作，雇主越来越重视员工如何解读结果、作出决策，以及如何与自动化工具有效协作。

这一转变可能同时影响招聘和内部人才发展。非技术职能的员工可能越来越需要理解由AI支持的流程，即便他们并不负责创建底层系统。

AI Builder岗位也在发生变化

报告还描述了负责构建AI系统的专业岗位正在经历的快速转型。与较新生成式AI方法相关的技能正在大幅增长。对大语言模型微调的要求增加了142%，智能体编排增长了128%，检索增强生成增长了116%。

与此同时，一些与AI发展早期阶段相关的做法正变得不那么重要。手动数据标注下降了44%，而本地部署图形处理器管理则下降了35%。

Draup将这一变化解读为AI Builder岗位的重构，而非其消失。对于那些经验主要集中在手动任务或生成式AI出现前任务上的人来说，压力最大；随着工作内容变化，他们可能需要培养更新的技术能力。

薪酬也会因经验和雇主类型而有很大差异。AI和机器学习工程师的薪酬，从职业生涯早期岗位到要求具备超过10年经验的岗位，大约增长2.6倍。在高级岗位中，产品工程公司为相近工作提供的薪酬最高可达IT服务公司水平的两倍。

这份更广泛的报告涵盖六类科技岗位、AI Builder人才的全球分布、薪酬模式以及组织结构变化，包括组织扁平化。Draup表示，其劳动力转型平台已被260多家全球企业采用，其中包括《财富》10强企业中的五家，以及Microsoft、PepsiCo、Citizens Bank和Pfizer。