近期大厂纷纷扩招AI岗位，尤其是AI、智能体方向。文章分析了水滴、百度、阿里、字节、腾讯、美团等公司的AI招聘趋势和要求，并提供了针对普通应届生的入行建议，如做RAG/Agent项目、掌握LangChain等框架、夯实编程基础等。
网友爆料：今年水滴明确扩招，AI浓度极高！重点招聘AI、智能体这类核心方向的人才。
随着越来越多企业提前进入秋招，越来越多求职者明显感受到了技术岗的分化越来越大：有些公司HC缩得很厉害，又有很多企业明确表示扩招，尤其是大厂，AI 岗位招聘名额多。
除了水滴，以下大厂在27秋招岗位中，AI岗比例也是超高：
- 百度：7月9日最早抢跑，提供超4000个职位，AI相关岗位占比超90%，新增90个职位聚焦多模态、智能体等前沿方向
- 阿里巴巴：16个业务集团同步开招，涵盖八大职类，AI相关岗位占比80%，淘天集团更决绝，AI技术类岗位占比超九成，通义 Agent 团队从 50 人扩至 300 人
- 字节跳动：技术+产品岗位占比超70%，AI岗位占比六成以上，新增AI Agent开发等岗位，Flow 部门 Agent 方向 HC 不设上限，技术产品岗占比超七成，还为AI产品经理单独开设"早鸟投递通道"，最快两天直通offer
- 腾讯：技术类扩招36%，产品类扩招39%，AI相关岗位需求提升30%，青云计划聚焦大语言模型、智能体等前沿方向，薪酬不设固定上限
- 美团：8月17日刚启动校招，超过80%的岗位明确要求AI能力，一口气新增AI全栈工程师等十余种"AI原生岗位"
- 小米：AI相关岗位需求增加50%，产研类岗位占70%
这就是以上网友所提到的，现在技术岗求职者面临的现状：技术岗扩招、AI/Agent 是核心主推、SSP 名额明显增多、而且有实打实的业务场景和技术积累，不是靠福利噱头吸引人，而是真的面向想做事、能成长的高质量人才。
对于普通人来说，大家想要抓住这波扩招的红利，该怎么规划？
先直接来看目标企业对AI技术岗的招聘要求，以下是水滴校招AI全栈工程师的JD：
✅️本科学历及以上，计算机相关专业；
✅️热爱AI技术，持续关注大模型、AI应用开发等方向，有较强的探索能力；
✅️具备扎实的编程基础，有独立开发项目经验；
✅️有AI项目实践经验优先，包括但不限于AI Agent、智能应用、自动化工具、RAG应用等；
✅️熟悉大模型应用开发流程，了解Prompt、Agent、RAG等技术。
再来看大厂Agent开发岗面试考察中的难度、深度，以终为始，来做自己的入行规划。
以下是美团Agent开发一面（日常实习岗）面试题：
一共有21题，外加2道手撕题。小编把 21 道题归纳为 5 大模块：
✅️RAG 全链路深度理解（40%，考察重点）
✅️Agent 框架与系统设计（25%）
✅️向量数据库与基础设施（15%）
✅️计算机基础与算法（15%）
✅️AI 开发新范式（5%）
虽然以上仅列举了个体样本，但是大厂真实招聘信息和面试题，可供参考。
基于以上分析，小编给想入局AI大模型应用开发的普通应届生4个实用建议：
一，做一个有真实使用场景的RAG项目、Agent项目
- RAG项目：做一个"读懂你们公司资料、准确回答业务问题"的智能助手。比如医疗行业需要做医疗问诊知识库。
- AI Agent项目：做一个"会自己干活的小员工"，自动处理客服、工单。比如电商客服。
二，搞懂RAG、Agent底层原理
这些该掌握的技术栈/框架都需要学：LangChain、LangGraph、RAG等。
三，最容易忽视的一点，计算机编程基础仍需夯实
四，补充学习：
AI编程常用的工具，比如Vibe Coding（ClaudeCode、Codex、DeepSeek Harness…)，这属于求职必备技能。
开源智能体学习，比如OpenClaw、Hermes、CrewAI，属于求职加分项。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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】
为什么要学习大模型？
我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。
大模型入门到实战全套学习大礼包
1、大模型系统化学习路线
作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！
2、大模型学习书籍&文档
学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。
3、AI大模型最新行业报告
2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
4、大模型项目实战&配套源码
学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。
5、大模型大厂面试真题
面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。
适用人群
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 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
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
