北京
科技人才公司Andela对近5万份招聘启事进行的分析显示，AI相关岗位的技能要求与所列职位名称并不匹配。在超过1800份AI工程师、机器学习工程师等类似职位的招聘启事中，超过半数将至少两种岗位所需的技能混为一谈，其中包括大语言模型编排、自主智能体架构以及向量数据库设计等技能。
分析发现，行业创造新岗位的速度已超过了准确命名岗位、匹配技能与职位名称的速度。Andela识别出多个新兴岗位和技能组合，其中包括“大语言模型应用工程师”——这是一种基于基础模型进行开发、而非训练基础模型的新型AI工程师。
Andela研究主管科里·海梅尔（Cory Hymel）在接受Channel Dive采访时表示：“企业会说，我需要招聘一名AI工程师，但这是一个极其宽泛的说法。他们所需要的技能组合，与传统的后端工程岗位并不对应。结果就是，他们把不合适的人安排到了不合适的岗位上，因为几乎没有人真正清楚这些底层技能应该是什么，也不知道该如何命名它们。”
AI正在改变就业市场，这一点毋庸置疑，但具体如何改变往往并不清晰。
海梅尔说：“市面上有大量说法称AI正在消灭岗位、改变岗位，但这些说法大多含糊其辞、缺乏依据。如果说这些岗位正在发生变化，那到底是哪些岗位在变？又是哪些底层技能的变化引发了市场上的这种焦虑？”
Andela的分析发现，产品经理、前端和后端工程师、开发人员等常见职位的招聘描述正在发生变化并出现交叉重叠。例如，机器学习工程师被要求具备软件架构师或后端工程师的技能，而DevOps专家则被要求了解云工程相关知识。
据海梅尔介绍，前端工程正经历一次重大演变。他说：“企业希望前端工程师具备更好的软技能，并能够定义和开发产品功能。他们希望前端工程师能够涉足产品管理的角色。”
海梅尔将这些新兴且相互交叉的技能要求称为“技能渗透”。基于对招聘描述的分析，他的团队总结出了多个新兴岗位，包括DevSecOps安全工程师、文档即代码工程师，以及数据湖仓分析工程师。
另一个新兴岗位是FinOps可靠性工程师，负责跟踪云基础设施成本，同时管理Token消耗预算，并对AI系统的成本进行预测和建模。
不断变化的职位名称，对求职者而言可能是一大困扰。海梅尔表示，企业过去倾向于招聘那些技能可在整个职业生涯中持续发挥作用的人才，但AI正在使部分技能加速过时。
他说：“技术发展和技能要求成熟的速度太快，企业开始以前所未有的方式积累‘人才债务’，而这种压力最终会体现为岗位需求的变化。”
海梅尔还指出，企业应避免采取大规模裁员等应激式反应。“从我们掌握的数据来看，企业实际上存在对新工作领域的真实需求，只是他们很难清晰表达出来，也难以据此撰写出合适的招聘启事。”
Q&A
Q1：AI工程师和机器学习工程师的招聘要求为什么会混乱？
A：因为行业创造新岗位的速度超过了准确命名岗位和匹配技能的速度，超过半数招聘启事将不同岗位的技能要求混为一谈，导致企业招错人、用错人。
Q2：AI给科技招聘市场带来了哪些新岗位？
A：出现了大语言模型应用工程师、DevSecOps安全工程师、文档即代码工程师、数据湖仓分析工程师、FinOps可靠性工程师等多个新兴岗位。
Q3：企业面对AI带来的技能变化，应该如何应对？
A：企业应避免大规模裁员等应激式反应，而应正视新工作领域的真实需求，尝试更清晰地表达岗位要求，写出更准确的招聘启事。
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
