2026 届全国普通高校毕业生规模预计突破 1200 万人大关，就业市场的 “内卷” 态势依旧激烈。但今年秋招却迎来了不一样的新局面 —— 各大企业抢人提前半个月，AI 岗位需求暴涨 10 倍，央企也加入 “扩招大军”。对于应届生来说，这既是挑战，更是难得的机遇。今天就为大家拆解 2026 届秋招的核心趋势、热门企业的招聘偏好，帮你精准锁定目标，少走弯路！

一、秋招 “变天”！两大新趋势改写就业格局

往年 9 月才陆续启动的秋招，今年 7 月就已 “硝烟弥漫”。从互联网大厂到央企，都在通过 “提前启动 + 大幅扩招” 的组合拳，争夺优质应届生资源，其中两大趋势尤为突出。

1. 抢人提前半个月，大厂扩招名额创纪录

京东 7 月 21 日率先开启秋招，阿里、腾讯紧随其后，8 月 5 日、8 月 6 日先后启动，华为也在 8 月 15 日加入战局 ——比往年整整提前了半个月。而扩招力度更是让人惊喜：

京东放出 3.5 万个岗位，包含 2 万个应届生岗位和 1.5 万 + 实习岗位，堪称行业最大规模校招；

字节跳动预计录取超 5000 人，研发类岗位需求同比增长 23%，产品岗 offer 数量翻倍；

美团计划招聘 6000 人，技术类岗位持续扩招；

阿里巴巴预计发放 7000+offer，全球 20 余城市均有岗位分布。

这些数据背后，是企业对人才的迫切需求，也为应届生提供了更多选择。尤其是技术岗，成为各大厂的 “香饽饽”，想进互联网行业的同学，技术方向可以重点发力。

2. AI 岗位需求暴涨 10 倍，顶尖薪资 + 专属计划抢人

如果说往年秋招是 “全面开花”，今年则是 “AI 独大”。2025 年 1-7 月，AI 新发岗位量同比增长超 10 倍，简历投递量也暴涨 11 倍，AI 人才成为企业争夺的核心目标。为了吸引顶尖 AI 人才，各大厂纷纷推出专属计划，薪资待遇更是行业顶尖：

美团 “北斗计划”：聚焦全球顶尖 AI 人才，覆盖大模型与 AIGC、自动驾驶等领域；

腾讯 “青云计划”：专门招聘 AI 大模型相关人才；

快手 “快 Star” 技术人才计划：发掘优质 AI 技术人才；

字节跳动 “筋斗云人才计划”：主攻 AI 应用领域。

从企业需求来看，字节跳动是 AI 人才招聘量最大的企业，小红书、阿里巴巴、小鹏汽车紧随其后。未来几年，AI 人才需求还将持续增长，相关专业的应届生，就业前景一片广阔。

二、精准投递！阿里 / 华为 / 腾讯等大厂偏爱这些院校专业

秋招投递的关键，在于 “精准匹配”—— 了解企业偏爱哪些院校、看重哪些专业，能让你的简历通过率大幅提升。以下是热门企业的招聘偏好，建议收藏！

1. 百度：AI 大模型先行者，985 + 电子信息强校优先

作为国内首个发布 AI 大模型的企业，百度秋招重点围绕技术、产品、专业服务等方向，其中技术类岗位占比最高，包括 C++/PHP/GO 开发、机器学习、测试开发等。

偏爱院校：清华大学、北京大学、浙江大学等 985 高校，北京邮电大学、西安电子科技大学等 211 电子信息强校，以及中国科学院大学（双一流）；

热门专业：计算机类（计算机科学与技术、软件工程）、电子信息类（电子信息工程、通信工程），此外会计学、法学、数学与应用数学也有需求。

2. 腾讯：覆盖多岗位，毕业两年内均可投递

腾讯秋招的一大亮点是 “放宽毕业时间限制”，毕业两年内的同学都可投递，岗位涵盖技术、产品、设计、市场、职能等多个方向。

偏爱院校：宣讲行程覆盖国内多所 985、211 高校，重点包括清华大学、北京大学、复旦大学、上海交通大学等；

热门专业：计算机科学与技术、软件工程、电子信息工程、数据科学与大数据技术，以及经济学、新闻传播类专业。

3. 阿里巴巴：AI 岗位占比超 6 成，15 个业务线同步招聘

阿里旗下淘天、阿里云、钉钉等 15 个业务线均已开启秋招，AI 相关岗位占比超 60% ，阿里云、阿里国际、钉钉的 AI 岗位占比更是高达 80%。

偏爱院校：浙江大学、清华大学、北京大学、中国科学技术大学等 985 高校，以及西安电子科技大学、安徽大学等 211 高校；

热门专业：计算机科学与技术、软件工程、电子信息工程、人工智能，美术设计类专业也有需求。

4. 华为：39 所 985+6 所双非，理工专业是核心

华为校招以研发类岗位为主，薪资待遇可观，今年涉及 39 所 985 高校、73 所 211 高校，还有 6 所双非院校备受青睐。

偏爱院校：除了清华大学、北京大学等 985 高校，中国科学院大学、南方科技大学、杭州电子科技大学、南京邮电大学等双非院校也在名单中；

热门专业：计算机、软件、电子、通信、自动化、电气工程等理工类专业，金融学、英语语言文学、管理类专业也有少量需求。

5. 小米：新增汽车岗位，AI + 手机双线招聘

作为全球第三大手机制造商，小米今年秋招除了手机相关岗位，还新增了电驱系统开发、车载控制器硬件开发等汽车岗位，同时 AI 大模型相关岗位也在热招。

偏爱院校：宣讲覆盖国内多所理工类高校，包括清华大学、北京理工大学、哈尔滨工业大学等；

热门专业：软件工程、人工智能、工业设计、网络与新媒体、工商管理。

三、稳定之选！央企秋招偏好曝光，这些专业最吃香

除了互联网大厂，央企也是应届生的热门选择 —— 稳定的薪资、完善的福利，加上今年不少央企招聘规模不逊色于大厂，成为很多同学的 “保底优选”。央企主要分为实业类、金融类、文化类，不同类别偏爱院校和专业差异较大。

1. 实业类央企：工科生的 “主战场”

实业类央企涵盖石油、电力、建筑、通信等领域，对工科专业需求最大：

中石油、中石化：偏爱中国石油大学、西南石油大学、东北石油大学，热门专业为地质类（地质工程）、石油类（石油工程）；

中铁、中航、中核：青睐哈尔滨工业大学、北京航空航天大学、西安交通大学，机械工程、土木工程、自动化、飞行器设计与工程是热门；

国家电网、五大发电集团：华北电力大学（北京 / 保定）、上海电力大学、东北电力大学是 “宠儿”，电工类（电气工程及其自动化）、电子信息类（计算机科学与技术）专业最吃香；

三大运营商（移动、联通、电信）：“两电一邮”（电子科技大学、西安电子科技大学、北京邮电大学）、“南北航理”（南京航空航天大学、北京航空航天大学等）是重点目标，计算机类、电子信息类、通信工程类专业覆盖率最高。

2. 金融类央企：财经名校 + 数学 / 金融专业优先

金融类央企包括银行、保险、投资公司，对院校和专业要求较高：

偏爱院校：中国人民大学、复旦大学、北京大学、中央财经大学、南开大学；

热门专业：经济学、数学、统计学、金融类专业。

3. 文化类央企：文科生抽签机会，新闻 / 中文是核心

文化类央企如中国出版集团、中国对外文化集团，主要招聘文科类人才：

偏爱院校：中国人民大学、中国传媒大学、北京大学、北京师范大学、复旦大学；

热门专业：新闻传播学、中国语言文学。

四、应届生必看！秋招隐藏福利 + 投递建议

抓住校招专属福利：校招不仅岗位多，还能享受就业补贴、人才落户、租房补贴等优惠，尤其是一线城市，落户政策对应届生更为宽松，不要错过；

精准匹配岗位：根据企业偏爱院校和专业，针对性修改简历，比如投递华为时，突出自己的理工专业背景；投递金融类央企时，强调财经相关实习经历；

关注宣讲会行程：很多企业会在宣讲会上释放独家岗位信息，甚至现场安排初筛，及时关注目标企业的宣讲行程，线下参与更易获得机会。

2026 届秋招已经进入关键期，1200 万毕业生的竞争固然激烈，但扩招的大厂、稳定的央企，也为大家提供了更多可能性。希望这篇文章能帮你理清方向，精准投递，早日拿到心仪的 offer！

五、如何学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

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学习路线

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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