全球 AI 行业的“抢人战火”，近几个月烧得愈发猛烈。 😀 Meta为争夺 AI人才掀起硅谷挖墙脚大战，顶尖 AI研究😡员拿到的offer最高达 2.5亿美元，算力资源优先且无限制🎉供应；OpenAI以天价高薪持续挖角顶尖人才，Anthrop😀ic为大模型专家开出百万美元年薪……这场硝烟同样弥漫中国市场😉：阿里巴巴2026届春招中，AI相关岗位占比近五成；百度开放👍3000余个暑期实习岗位，87%与 AI相关，还宣布未来5年🤗将培养1000万AI人才；京东推出“顶尖青年技术天才计划”，🤔面向全球招募技术人才。 然而，热闹的“抢人大战”背后，🤯是 AI人才市场的深层矛盾。科锐国际高级副总裁曾诚表示，AI❤️的落地最终要靠人去践行和兜底，当前企业面临的核心问题不仅是技👍术本身，更是人才体系的滞后与重构。她深耕人力资源领域二十余年🥳，见过不少“人才荒”，但 AI 领域的供需失衡格外突出，用“🔥需求如瀑布，人才如水滴”来形容现在的情况，再贴切不过。 😉 初创公司的招聘困局：没大厂背书、开不起高薪，靠什么抢人？ 😆 在 AI 行业蓬勃发展的浪潮中，一家专注于 AI In😊fra 领域的初创企业正处关键发展节点：2024 年已顺利完🔥成 A 轮融资，B 轮融资也即将尘埃落定，核心技术产品凭借硬😘实力成了业内明星，但人才引进却屡屡碰壁。 “和一线大厂😘相比，我们既没有强大的品牌背书，更无法给出人选 80%-10😴0% 的薪资涨幅。”该企业 HR 负责人的坦诚之言，道破了 🙄AI 初创公司招聘难的核心痛点。候选人往往对初创企业的稳定性😘心存顾虑，在悬殊的薪酬对比下，大多会优先选择发展成熟、保障更🤯全面的大厂。 面对这一困境，科锐国际的项目专家团队并未💯沿用传统招聘广撒网的模式。他们首先对客户所处的赛道前景、核心😊岗位的人才画像进行了全面深入分析，随后搭建了分层筛选体系：将😢潜在的目标企业依据技术实力强弱与人才适配度高低，划分为第一、🤗第二两大梯队，集中资源为这家初创公司精准 Mapping 一💯线大厂的核心技术团队。当确认第一梯队暂无适配人选时，团队迅速😜调整方向，转向第二梯队展开定向挖猎，有效避免了时间与人力成本🙌的浪费，大幅提升了招聘效率。 经过数月的精准寻访，项目🎉收获了亮眼成果：累计推荐 20 位优质候选人，其中 4 人成🙄功进入谈薪阶段，1 人顺利入职，为客户的技术团队注补上了关键🥳缺口。 而此次招聘能够实现突破，关键在于科锐国际对技术😘社群的深层连接与深耕。最终成功入职的候选人，正是科锐国际招聘😀顾问在技术社区中结识的“老熟人”，双方通过行业朋友的转介绍完👍成了正式对接。这种基于圈层信任的人才挖掘模式，不仅缩短了招聘😜周期、提高了匹配精准度，更充分凸显了科锐国际招聘团队深度嵌入😉 AI 技术圈层、精准链接优质人才的独特优势。 大厂的😡 3 年等待：不是找不到人，是没到对的时机 如果说初创🤔公司的招聘考验精准度，大厂的AI人才引进则更要把握“时间窗口😂”。国内某头部智能手机企业和一位 AI 首席科学家的“双向奔😉赴”，就是个典型例子 故事始于2018年，彼时国内某头😆部智能手机公司启动 AI 能力建设，计划从北美挖猎顶尖 AI😘 人才以支撑技术布局。科锐国际在盘点了70余位高端AI人才后🎉，快速锁定了一位计算机视觉领域的AI高级专家。但深入沟通后发❤️现，当时智能手机行业的AI落地条件尚不成熟，核心业务仍聚焦硬😜件销售，若此时引入专家，不仅无法为其提供施展能力的场景，还可🙄能造成人才资源浪费。于是科锐国际始终对该人选保持持续追踪。 😜 展开全文 随着AI技术的发展加速渗透在各行各业，😀2021 年，这家头部智能手机企业的 AI 应用场景逐渐成熟❤️，同时一家传统家电巨头也因业务转型，向科锐国际提出 AI 领👍域科学家的访寻需求。科锐国际通过人才盘点和持续的候选人追踪，🌟快速锁定上述北美的AI首席科学家，而恰好这位人选同时拿到了这🤔两家公司的offer。 科锐国际在全面评估候选人背景与👍双方企业现状后，积极协助其进行offer比较与落地分析。鉴于😆家电领域的AI融合尚未成熟，而候选人更希望推动硬件产品的AI👏技术落地，最终其选择加入智能手机公司，出任AI首席科学家。 🤗 这一案例也印证了曾诚的核心判断：高端 AI人才引进从来😅不是简单挖角，而是读懂企业从技术概念期到场景落地期的演进，同🔥时匹配人才从追求技术突破到渴望价值变现的诉求变化。 市❤️场变革下的AI人才招聘新逻辑 纵观当下AI人才市场变革🙌，曾诚提炼出AI人才招引的三大关键：时机判断、匹配场景、持续🚀追踪。但她更想强调的是，很多企业陷入“人才荒”，根源在于人才😢战略没跟上。 “现在国内不缺 AI人才，缺的是破局者，😅也就是像鸡蛋从内向外打破那样，能主动适应行业变化、突破自己的⭐人。”曾诚说，不少企业还停留在“花钱买人才”的旧思维里，却忽😊略了“主动造人才”才是长久之计。 那么如何实现“主动造😅人才”？曾诚给出两大路径：一是聚焦有潜力、具备学习能力的大学🤯生群体，通过校招储备新鲜血液，从源头培养符合企业需求的人才；🔥二是挖掘组织内部与战略变革相契合的现有人才，通过系统性培训，🙄帮助他们实现能力升级。 她以一家千亿规模的传统制造企业😅为例：几年前，该企业推进AI落地时，并未一味依赖外部挖人，而😡是采用内外结合的人才策略。一方面，先结合自身战略科学梳理人才😎画像，明确核心能力维度后，邀请专业机构盘点内部适配人才，再针😢对性设计系列培训课程。同时，在关键技术岗位引入外部专家，弥补🤯内部能力短板，最终搭建起外引内培的完整人才体系，为 AI 落🥳地提供了坚实支撑。 在曾诚看来，AI 时代的企业还需打🌟造敏捷的人才生态。未来人才组织的主流范式，必然是全职员工、外😍包/独立顾问与数字员工的有机结合。她建议企业分三步走：首先明🥳确企业战略，梳理清晰的人才画像；再从“AI人才消费者”转变为🚀“AI人才生产者”，主动培养适配人才；最后通过现有员工转型、🤔外部人才引进，结合多元用工模式升级，形成“外引内培、灵活多元💯”的人才生态。 智能时代的人才竞争，已从简单的“抢人大🤗战”升级为“价值共创”。对于企业而言，找到懂技术、懂行业、懂🤔人才的人力资源服务伙伴，建立长期人才战略，远比一时的高薪挖角🤩更重要。AI 技术再先进，也需靠人落地；只有解决好“人”的问😀题，AI 才能真正融入各产业场景创造实际价值。返回搜狐，查看👏更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多