2023年，高校應屆畢業(yè)生陸續(xù)奔入職場。

不同專業(yè)知識背景的應屆生，工資待遇可謂千差萬別，背后與兩個字密切相關——賽道！

(資料圖)

以前應屆生在求職期間，運用各種辦法和資源，“擠破頭”涌入金融行業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)大廠，拼盡全力以求成為“金領”。

如今，“金領”成色難待，應屆生薪酬最高的賽道還是金融嗎？

答案似乎不是，又似乎脫不了干系·····

哪個賽道人氣高？

近日，中國一家知名的招聘平臺對2023年應屆畢業(yè)生的就業(yè)情況和薪酬，做了一番梳理。

該平臺根據(jù)當前經(jīng)濟增長點，將相關新興產(chǎn)業(yè)細分為十余個賽道，并觀察就業(yè)增長的勢頭。

其中，人工智能（AI）大模型領域的“職位供給”最多，領先于生物技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)芯片、新能源、新能源汽車、游戲、智能制造等其他熱門賽道。

數(shù)據(jù)還顯示：與2022年同期相比，2023年的AI大模型應屆生職位同比增長超170%，這是今年面向應屆生新發(fā)職位同比增長最多的賽道。

增幅其次高的是新能源和新材料。

所謂AI大模型，即“人工智能預訓練大模型”的簡稱，即模型在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上完成了預訓練后無需微調(diào)，或僅需要少量數(shù)據(jù)的微調(diào)，就能直接支撐各類應用。

通俗地解釋：AI大模型相當于“超級大腦”。

年薪有多高？

上述招聘平臺調(diào)研發(fā)現(xiàn)：2023年應屆生年薪最高的賽道依次為智能制造、AIGC、AI大模型位居前三，年薪分別為33.02萬元、30.36萬元、27.99萬元。

果然還是AI和人工智能方向。

其中，AIGC指人工智能自動生成內(nèi)容，亦稱“生成式AI”，是繼專業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容（PGC）、用戶生產(chǎn)內(nèi)容（UGC）之后的新型內(nèi)容創(chuàng)作方式，這與2022年末ChatGPT風靡全球有密切關系。

具體崗位是何？

熱門賽道的背后，是具體的一個個崗位。

這份報告顯示：AI大模型的新發(fā)應屆生職位中，占比最多的是算法工程師；

而該賽道招聘平均年薪最高的職位是深度學習，應屆生平均年薪達到41.89萬元。

在高學歷、高薪酬的“博士就業(yè)崗位”方面，AI大模型也盡顯吸引力。

報告統(tǒng)計稱：2023屆博士應屆生需求增長最多的前十大新賽道中，AI大模型占據(jù)第一名，同比增幅高達430%。

此外，AI大模型涉及的崗位還包括產(chǎn)品經(jīng)理、售前技術(shù)支持、以及自然語言處理，應屆生招聘年薪在25萬元-29萬元區(qū)間。

“量化大廠”是雇主代表

據(jù)公開資料，提供AI大模型職位的公司通常有如下類型：

其一，平臺型的科技巨頭，俗稱“科技大廠”；

其二，人工智能服務提供商；

其三，科研型機構(gòu)；

其四，投資機構(gòu)，特別是量化策略的買方機構(gòu)。

而且，量化私募機構(gòu)可能越來越成為其中重要的雇主。

這是因為，一方面量化投資機構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)大廠在某些崗位上需求相似。

九坤投資的創(chuàng)始人王琛當年曾對資事堂表示：九坤投資的定位也是一家科技型公司，旗下IT團隊和AI團隊除了從校園招聘應屆生，亦從互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)“大廠”——一線互聯(lián)網(wǎng)公司，甚至也包括美國的谷歌、臉書等公司招攬AI人才。

而最新招聘信息顯示，九坤投資最新的校園招聘信息中，也有“AI算法研究員”職位，工作職責就是挖掘海量的金融數(shù)據(jù)，在特征提取、價格預測、組合優(yōu)化等不同的應用場景實踐你的機器學習算法，要求應聘者熟悉機器學習分支領域。

再如另一家量化大廠幻方，最新發(fā)布深度學習研發(fā)工程師的招聘信息，同樣要求應聘者了解機器學習（深度學習）的各類模型。

不過，發(fā)布上述招聘的實體機構(gòu)并非幻方的資管部門，而是幻方旗下的研究機構(gòu)——杭州幻方人工智能基礎研究有限公司。

可以看出，量化大廠參與爭搶AI大模型人才，不僅僅用的資管品牌，也直接運用了旗下“科研單位”。

什么專業(yè)背景能入選？

量化大廠的高薪酬，疊加最新的科研方向，創(chuàng)設的崗位自然引人關注。

但要入職這些量化私募機構(gòu)也不是那么容易。

首先，專業(yè)背景就是關鍵的“前提條件”。

依據(jù)量化大廠發(fā)布的招聘信息，我們總結(jié)看到如下特點：

其一，需要具有理工科專業(yè)背景，包括數(shù)學、統(tǒng)計學（基礎學科）、計算機（應用學科）。

其二，有頂級AI會議論文發(fā)表經(jīng)驗或開源項目貢獻經(jīng)驗者優(yōu)先。

其三，并不要求有金融學科背景。

而從業(yè)內(nèi)溝通看，僅僅具有上述學業(yè)背景可能并不足夠。

在一家投資機構(gòu)里，對投資市場的熱情，對數(shù)據(jù)的敏感，在投資體系內(nèi)個人位置的理解，都決定著應聘者能否最終獲得上述崗位的青睞。

某種程度上，量化私募大廠都希望能“栽下梧桐樹”，但也需要是適合的“鳳凰”才能真正棲身其中，安身立命。

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