近日，前程无忧公布了《2026届校招市场AI人才需求报告》。
通过分析报告中的数据我们可以发现，AI人才争夺战已经拉开了序幕，就业市场的格局正在被重塑……
AI需求爆发
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报告显示，近6成的高科技企业已经将AI人才纳入了硬性需求指标里。
金融、制造、专业服务、能源化工等传统行业也在积极布局AI人才储备，这意味着AI技术正在快速向传统产业中渗透。
从招聘应届生的数量来看，大多数企业对AI人才的需求还处于储备试点阶段，都控制在了5人以内。
部分头部企业已经开始了规模化布局，来应对业务发展的需求。
虽然超65%的企业控制了招聘人数，但AI人才的需求整体呈增加趋势。而且根据访谈，头部企业正在加速抢人进程，扩大人才储备！
另一边，从招聘岗位上来看，近6成的企业对AI技术研发类岗位应届生的需求增长明显，35.6%的企业对技术支持类岗位的需求也在逐步上升。
这也表明了企业在加强AI技术研发的同时，也越来越重视AI技术的落地应用和支持服务。
高薪资、轻学历
AI浪潮之下，头部企业纷纷给AI人才开出可观的薪资待遇。
校招市场上，大模型算法工程师的月薪中位值都在24k，深度学习工程师和自然语言处理工程师也紧跟其后。
可以看出，这些AI岗位的薪资水平要明显高于传统的软件开发岗位。
而且最令人振奋的一点——这些企业在招聘AI人才时的核心指标已经不再是学历，而是更看重求职者的专业基础和实践能力！
数学与算法基础、实际项目/实习竞赛经历的关注占比分别为60.3%与52.5%，名校学历跌落到了关注度第五名……
这一变化也为普通院校的毕业生打开了通往高薪岗位的大门！
只要我们打好基础，通过项目积累经验，同样能成功入行AI领域，拿下高薪工作~
学习路径系统化
· 第一阶段：基础构建（1-2个月）
从Python编程入手，重点掌握数据处理核心库（NumPy、Pandas）的使用方法；同时学习机器学习基本概念和数学基础，建立完整的AI知识框架和编程基础。
每日保持3-4小时的编码练习，重点攻克数据处理和可视化技能；通过Kaggle等平台的入门竞赛，建立对AI技术的直观认识；完成数据清洗、特征工程等基础任务，培养工程思维。
能独立完成数据分析项目，掌握Python数据处理核心技能，为后续学习打下坚实基础。
· 第二阶段：进阶机器学习（2-3个月）
深入机器学习核心技术，掌握从数据预处理到模型部署的全流程；重点理解监督学习和无监督学习的原理差异，熟练使用Scikit-learn等框架解决实际问题。
掌握系统学习十大经典机器学习算法的原理和适用场景；掌握特征工程、模型选择、评估指标等关键环节。
在Kaggle完成完整项目，积累实战经验；能够针对具体业务问题设计合适的解决方案。
· 第三阶段：突破深度学习（3-4个月）
了解深度学习核心技术，掌握现代AI的主流架构；根据个人兴趣和就业方向，选择计算机视觉方向或自然语言处理方向进行深化。
深入理解神经网络训练机制和优化方法；掌握CNN、RNN、Transformer等核心架构原理；熟练使用PyTorch或TensorFlow进行模型开发和调试。
完成几个有深度的专业项目；在GitHub建立个人技术作品集，项目应体现个人的技术创新和工程能力。
· 第四阶段：实战提升（长期）
参与真实业务场景的项目开发，掌握模型部署、性能优化等工程技能；同时通过技术博客、开源贡献等方式拓展自己的职业发展空间。
根据行业发展趋势，持续学习新技术，在特定领域形成专业优势，为长期发展奠定基础。
构建就业竞争力
· 项目经验积累：参与开源项目，积累实际开发经验；完成2-3个有深度的个人项目，形成技术作品集；在Kaggle等平台参与竞赛，获得排名认证。
· 技术能力展示：在GitHub维护技术博客，分享学习心得；参与技术社区讨论，建立行业连接；准备技术面试，强化算法和系统设计能力。
· 持续学习：关注最新论文和技术动态；参加技术讲座和行业会议；定期复盘总结，调整自己的学习方向。
AI的发展为不同背景的求职者提供了公平的竞争环境。
只要具备扎实的技术基础、丰富的实践经验和持续学习的能力，我们任何人都能在AI领域找到属于自己的发展空间。
而现在，就是开始行动的最佳时机！
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