互联网大厂2026届校招掀起AI人才"军备竞赛"，AI岗位占比大幅提升，百度超90%，阿里超60%。AI能力已成为进入大厂的"新门票"，企业更看重数学与算法基础和实际项目经历，而非名校学历。AI岗位薪资大幅上涨，顶尖应届博士年薪近200万，人才流动加速。预计2030年中国AI人才需求将增至2022年的6倍，掌握大模型技术成为职场竞争关键。
又是一年校招季。

过去几年，互联网行业增长放缓、竞争加剧，招聘名额收紧成为常态。

然而，今年的情况开始出现变化。7月、8月以来，阿里巴巴（BABA.NYSE；09988.HK）、字节跳动、腾讯（00700.HK）、美团（03690.HK）、京东（JD.NASDAQ；09618.HK）等公司相继启动2026届秋招，不少公司宣布发放的Offer数量同比增长。

一个更明显的趋势是，2026届的校招已不再是一场例行的人才补充，而是大厂面向AI时代发起的一轮“人才军备竞赛”。

AI大潮奔涌，真正稀缺和“值钱”的，是那些能够驾驭它的人。

多位受访应届生告诉时代财经，今年人工智能带来的增长预期确实在很大程度上左右了他们的职业选择。对于技术岗，AI已成为未来业务发展的关键变量；而在非技术岗上，如果公司业务与AI挂钩，入职后也几乎离不开相关学习。

对求职者而言，AI能力正逐渐成为进入大厂的“新门票”；而对于大厂来说，谁能率先构建起AI人才高地，谁就更有机会在未来十年的技术竞争中占得先机。

1、百度秋招AI岗超9成

如果说几年前的校招还是互联网大厂的“例行公事”，那么今年则彻底变成了一场AI人才的抢夺战。

和“金九银十”的普遍观念不同，大厂校招的时间已经明显前移至“金八银九”，甚至部分公司早在7月就已启动。腾讯、阿里校招开放时间都定在8月初；京东校招提前至7月底；百度（BIDU.NASDAQ；09888.HK）更是“抢跑”，在7月初便官宣了2026届秋招计划。

图源：图虫

从规模上看，各大厂今年普遍扩大招聘名额。京东宣布2026届校招开放3.5万个岗位；阿里将发出超过7000个Offer；美团计划招募约6000人；字节跳动则超过5000人；百度透露，2026届校招将放出4000多个Offer，同比增幅达到35%。

值得注意的是，在2026届秋招中，AI岗位的占比持续提升。据时代财经向多家互联网大厂了解，阿里秋招中超过6成岗位与AI相关，阿里云、钉钉等业务线的AI岗位占比甚至高达八成；美团的6000人校招计划中，三分之一以上为技术岗，还首次推出“AI产品经理提前批”专项；百度表示，招聘AI岗位占比超过90%；腾讯不仅扩充AI+校招岗位，还以算法大赛等形式提前“圈定”人才。

一线岗位扩招的同时，各家大厂的人才计划也纷纷走到台前：阿里推出“阿里星顶尖人才招募培养计划”、字节跳动先后设立了“筋斗云”和“Top Seed”人才计划、美团延续开设多年“北斗计划”、腾讯推出“青云计划”等，均带有明显的AI指向。大厂们通过校招、人才计划和专项项目，几乎在全线“囤人”。

AI人才“扩招”对今年的求职季产生了怎样的影响？

一个事实是，赛道在扩大，但行业竞争也更“激烈”了。具体而言，企业更关注应届生将AI构想落地、使用AI工具的能力。

从清华大学人工智能方向毕业后，王泽川（化名）通过美团北斗计划加入该公司。目前，他在美团的履约平台技术部担任大模型算法工程师，主要负责将大模型技术落地到与骑手相关的场景（如智能对话等）。

王泽川在研究生期间，主要从事大模型和多模态相关研究，在毕业的时候，他已经发表了近10篇论文。

“近两年AI岗位的爆发式增长明显改变了求职市场格局。”王泽川告诉时代财经，即使背景相当有竞争力，但刚开始他也会因竞争激烈感到焦虑。在今年的校招中，他以互联网大厂和顶级大模型初创为目标公司，投递出了20~30份简历。最终，他优先选择了“能提供大规模数据+复杂场景的企业”。

据他回忆，在面试中，面试官会关注如何用技术解决实际问题。

例如他曾经被问道：“如果你是技术负责人，要如何带领团队训练一个面向具体场景的大模型？”这类问题不仅考察面试者对大模型训练的综合认知和方法论，还要求候选人具备组织协调、资源分配的整体思维。

脉脉商业运营总监杨滢向时代财经透露，整体看，目前大厂在校招时正在弱化学历标准，而是否在大厂有过实习或者参与项目的经历成为一个重要的筛选指标。

图源：图虫

前程无忧近日发布的《2026届校招市场AI人才需求报告》显示，企业招聘AI相关应届生时，“名校学历”的重要性仅排在第五（28.8%）。公司最看重的是数学与算法基础（60.3%）和实际项目/实习或竞赛经历（52.5%）。

毕业于浙江大学计算机学院的梁辉（化名）便是通过实习转正进入京东。在加入京东实习之前，他在外企和银行有过两段实习，今年5月其作为算法实习生加入了京东零售的广告产研部，围绕智能决策系统，进行模型架构的创新与优化。

对实习的重视，指向大厂对AI应用的巨大需求。

梁辉提到，当他完成一项技术方案的初步调研并形成方案后，mentor与leader会组织一场小型分享会，邀请相关同事对方案进行“围审”。技术细节之外，“围审”更关注业务价值、落地可行性等。“这段实习让我快速弥补了从校园科研到职场业务落地的认知差距，也让我思考问题的方向从技术可行逐步走向业务实用。”

他同样感觉，今年的校招，尤其是算法岗，非常看重候选人解决真实复杂问题的“落地能力”，对技术的要求更加“专”和“深”了。“往届的学长学姐在面试时，更多被考察的是通用理论知识。而今年，面试官们更关心你是否理解业务，是否有能力将前沿技术应用到实际的工业环境中。”他表示。

2、“顶尖高校的应届博士年薪近200万元”

事实上，AI工具的使用，已经在校招中逐渐演变为一种“通识”能力。

在王泽川看来，AI能力对本届校招生至关重要。“有技术面试官会直接提问平时是否使用过AI-Coding工具、如何利用AI进行编程提效。能把AI工具与领域知识高效结合的候选人，在同等技术水平下更具竞争力。”

这种要求并不仅局限于技术岗。去年通过2025届校招进入某消费电子大厂的小吕（化名）告诉时代财经，即便是非技术岗位，也因为公司业务与AI紧密相关，逐渐被要求具备使用AI工具的能力。“去年面试时，几乎没有考察AI工具的使用。但入职后，企业越来越强调非技术人员对AI的掌握。”

杨滢也证实了这一趋势：“今年很多大厂的非技术岗位在校招时还多一条隐性的标准：考察求职者能够使用AI工具。”她提到，在大厂看来，AI工具进行数据分析或者图片、视频制作，能够大幅提升工作效率，大厂也希望应届生能熟练掌握这些工具并在工作中使用。

AI能力需求的骤然膨胀，本质上意味着互联网大厂已全面进入AI战局。

虽然AI的风已经吹了几年，但是真正的转折出现在今年年初。DeepSeek引爆行业后，互联网大厂找到了更清晰的AI落地切入点。

腾讯在2月迅速将旗下多款应用接入DeepSeek，狠赚了一波关注度；字节年初设立的Seed Edge项目，瞄准的是比预训练和大模型迭代更长线、更基础的通用人工智能（AGI）前沿研究；美团则在3月的业绩报告会上提出“AI at work（AI在工作中的应用）、AI in products（AI在产品中的应用）以及构建内部大语言模型”三层战略，全面推进AI落地。

人才需求的激增直接体现在岗位数量上。脉脉数据显示，2025年2月，人工智能相关岗位数量同比增长10倍，成为关键转折点。2025年7月，人工智能相关岗位数量较2024年1月飙升29倍。

图源：脉脉

薪资数据的变化则更直观。脉脉数据显示，截至7月，AI岗位的招聘薪资下限均值为4.7万元/月，较2024年初上涨14.16%；上限均值则达到7.8万元/月，同比上涨8.98%。

《2026届校招市场AI人才需求报告》也显示，在薪酬方面，大模型算法工程师以2.48万元/月的中位值居首，深度学习工程师和自然语言处理工程师紧随其后，均在2.4万元/月左右；多模态算法工程师、自动驾驶算法工程师、机器学习工程师、推荐算法工程师薪酬中位值均超过2.3万元/月。

图源：前程无忧《2026届校招市场AI人才需求报告》

有猎头在朋友圈感叹，做算法的应届生赶上了好时候。据他透露，随着AI相关岗位HC（Head Count，名额）释放，顶尖高校的应届博士年薪逼近200万元。

在小红书的求职交流帖中，更有网友直言大厂人才计划与普通岗位之间是“50万和200万”的薪资差距。

上涨不仅体现在正式岗位，实习市场同样水涨船高。脉脉数据显示，部分AI实习生的日薪已高达4000元，远超许多行业、岗位正式员工的月薪。

图源：脉脉

与此同时，人才流动也在加速。杨滢透露，自2025年2月以来，每月都新增上万名AI人才在脉脉更改状态为“正在看机会”。截至7月，国内AI头部公司员工中，已有41.07%处于观望或主动跳槽的状态。

长期来看，AI人才的紧缺或许将成为常态。麦肯锡公司发布的一份报告显示，预计2030年中国对熟练人工智能人才的需求将增至2022年的6倍。

随着人工智能技术的飞速迭代，大模型已成为驱动产业变革、赋能千行百业的核心力量 —— 从日常的智能对话助手，到企业级的数据分析、代码生成，再到医疗、教育等垂直领域的解决方案，大模型的应用边界持续拓展，也吸引了无数从业者与学习者渴望深入这一前沿领域。

但与此同时，大模型领域存在知识体系庞杂、技术更新迅速的特点，许多新手在入门时往往面临 “不知从何学起、该按什么顺序学、哪些知识点是核心” 的困境，容易陷入零散学习的误区，难以构建系统的能力框架。

为帮助大家突破这一学习瓶颈，我们精心整理了一套完整的大模型学习指南，涵盖从入门到进阶的学习路线、经典学习资料、实战项目及面试准备，全方位助力学习者高效掌握大模型核心技能。具体内容如下：

一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:大模型核心原理与Prompt

L1阶段： 将全面介绍大语言模型的基本概念、发展历程、核心原理及行业应用。从A11.0到A12.0的变迁,深入解析大模型与通用人工智能的关系。同时,详解OpenAl模型、国产大模型等,并探讨大模型的未来趋势与挑战。此外,还涵盖Pvthon基础、提示工程等内容。
目标与收益:掌握大语言模型的核心知识,了解行业应用与趋势;熟练Python编程,提升提示工程技能,为AI应用开发打下坚实基础。

L2级别：RAG应用开发工程

L2阶段： 将深入讲解AI大模型RAG应用开发工程,涵盖Naive RAGPipeline构建、AdvancedRAG前治技术解读、商业化分析与优化方案,以及项目评估与热门项目精讲。通过实战项目，提升RAG应用开发能力。

目标与收益: 掌握RAG应用开发全流程,理解前沿技术,提升商业化分析与优化能力,通过实战项目加深理解与应用。

L3级别：Agent应用架构进阶实践

L3阶段： 将 深入探索大模型Agent技术的进阶实践,从Langchain框架的核心组件到Agents的关键技术分析,再到funcation calling与Agent认知框架的深入探讨。同时,通过多个实战项目,如企业知识库、命理Agent机器人、多智能体协同代码生成应用等,以及可视化开发框架与IDE的介绍,全面展示大模型Agent技术的应用与构建。

目标与收益:掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用,能够独立完成Agent系统的设计与开发,提升多智能体协同与复杂任务处理的能力,为AI产品的创新与优化提供有力支持。

L4级别:模型微调与私有化大模型

L4级别： 将聚焦大模型微调技术与私有化部署,涵盖开源模型评估、微调方法、PEFT主流技术、LORA及其扩展、模型量化技术、大模型应用引警以及多模态模型。通过chatGlM与Lama3的实战案例,深化理论与实践结合。

目标与收益:掌握大模型微调与私有化部署技能,提升模型优化与部署能力,为大模型项目落地打下坚实基础。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，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。（书籍含电子版PDF）

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

四、大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

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，我们将提供精心整理的大模型面试题库，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。

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