2026 年 3 月，脉脉高聘人才智库发布《2026 年 1-2 月中高端人才求职招聘洞察》。报告基于新经济行业春季招聘数据，系统分析 AI 领域的人才供需、岗位特征与求职行为变化。数据显示，AI 已成为当前招聘市场核心赛道，岗位数量、薪酬水平、人才需求均实现显著增长，企业用人标准与求职者择业逻辑也随之发生转变。这份报告既展现了国内中高端人才市场的全新趋势，也为计划赴海外留学、意向深耕 AI 与新经济领域的学生，提供了专业选择与职业规划的实用参考。

报告核心内容解读

l  新经济行业回暖：岗位、薪资双上涨，求职压力有所缓解

2026 年 1-2 月，新经济行业招聘市场整体回暖，新发岗位量同比增长 12.77%。人才供需比从 2025 年的 2.24 降至 1.79，单岗位竞争人数减少，求职压力得到缓解。薪资方面，新发岗位平均月薪由 44124 元上涨至 48189 元，同比涨幅 9.2%。整体而言，2026 年开年新经济行业呈现岗位扩容、薪资上涨、竞争趋缓的良好态势。

l  AI 成为招聘核心赛道：薪资与人才缺口双高

AI 是本次报告的重点研究方向，也是 2026 年春招热度最高的领域，各项数据表现突出：

1.     岗位规模爆发式增长

新发 AI 岗位量同比增长 12 倍，岗位渗透率从 2025 年的 2.29% 提升至 26.23%，当下每四个新增岗位，就有一个属于 AI 相关岗位。

2.     人才供不应求，细分岗位缺口显著

AI 领域人才供需比为 0.97，整体供不应求，远优于新经济行业 1.79 的竞争态势。其中高性能计算工程师供需比仅 0.15，约 7 家企业争抢 1 名人才；SLAM 算法、规控算法、导航算法等岗位供需比均低于 0.3，人才缺口极大。

3.     薪资优势突出

AI 岗位平均月薪达 60738 元，较新经济行业平均薪资高出 26.04%。AI 科学家 / 负责人以 137153 元的月薪位居高薪榜单首位，算法研究员、大模型算法、AIGC 算法工程师等岗位月薪普遍突破 7 万元。

4.     企业招聘聚焦技术落地

企业 HR 高频搜索端到端算法、模型算法、AI 基础设施、感知算法、模型微调等关键词。自动驾驶、大模型落地、AI 底层基建成为三大用人核心方向。相较于纯理论研究，企业更加看重候选人的技术落地能力与实操水平。

l  用人标准升级：岗位 “去初级化”，AI 能力成硬性门槛

现阶段企业招聘思路明显转变，更青睐可以快速上手工作的成熟人才，AI 技能也逐步成为职场通用标配。

1.     岗位偏向资深人才，初级岗位持续收缩

市场中要求 3 年以上工作经验的岗位占比高达 73.34%，其中 3-5 年经验岗位占比 30.38%，是企业招聘主力。1 年以内经验的初级岗位量同比减少 20%，仅占全部岗位的 1.23%，职场新人求职难度有所上升。

2.     AI 能力成为通用要求

2026 年，明确要求求职者具备 AI 能力的新发岗位占比达 34.39%，相较 2025 年的 22.35% 大幅提升。近八成在职人员表示，所在企业已要求员工学习 AI 相关技能；其中 35.96% 的企业将 AI 能力纳入正式考核与培训体系，AI 彻底从求职 “加分项” 转变为职场 “必备技能”。

3.     急招岗位优先保障业务稳定

企业紧急招聘岗位集中在安全、运维、后端研发三大方向。算法岗位虽热度居高不下，但并非企业紧急补充岗位，也体现出行业 “先保障业务安全稳定，再推进 AI 创新研发” 的用人逻辑。

从中高端招聘趋势看 AI 留学规划

结合报告反映的用人标准、人才缺口与就业趋势，下文从专业选择、学历学制、能力培养、就业规划四大维度，为留学人群提供系统化规划建议。

l  专业选择：紧扣岗位需求，区分技术路线与交叉赛道

结合市场热门岗位来看，大模型、自动驾驶、底层算法、计算机视觉、高性能计算等方向高薪且人才紧缺。学生可结合自身基础，选择适配的发展方向：

1.硬核底层技术方向（对应算法、研发类岗位）

适配岗位：AI 科学家、算法研究员、高性能计算工程师等高端技术岗

推荐专业：人工智能、机器学习、深度学习、分布式计算、计算机视觉

推荐院校：卡内基梅隆大学、麻省理工学院、加州大学伯克利分校、爱丁堡大学、苏黎世联邦理工学院

适配人群：数理基础扎实，擅长编程与算法研究的学生

2. AI 落地应用方向（对应工程、实操类岗位）

适配岗位：AI 工程、机器人、智能驾驶、感知算法等落地类岗位

推荐专业：AI 工程、机器人工程、智能驾驶、感知算法

推荐院校：慕尼黑工业大学、多伦多大学、新加坡国立大学

适配人群：动手能力强，希望毕业后快速对接职场的学生

3.AI 交叉复合方向（适配新兴跨界岗位）

适配岗位：AI 产品经理、智能风控等复合型岗位

推荐方向：AI + 金融科技、AI + 医疗、AI + 商业、AI 伦理

推荐院校：约翰霍普金斯大学、伦敦大学学院、南加州大学

适配人群：跨专业申请、文商科转 AI，希望降低赛道竞争压力的学生

l  学历与学制规划：匹配职场经验要求，规避初级岗位内卷

国内超七成岗位要求求职者具备 3 年以上工作经验，初级岗位招聘规模持续收缩，应届生直接入职核心 AI 岗位难度较高，结合海外学制分阶段规划如下：

1. 本科阶段

重点夯实数学、编程、计算机等专业基础，优先选择校企合作资源丰富的院校。利用寒暑假参与海外科技企业、中资出海企业的 AI 相关实习，积累项目经历，弥补应届生经验短板。澳洲、加拿大院校假期较长，配套职业年项目，实习渠道完善，适合本科阶段出国留学的学生。

2.硕士阶段

优先选择含强制实习的项目。国内企业偏爱 “即插即用” 型人才，单一课堂学习经历会削弱求职竞争力。多伦多大学 MScAC、美国部分高校硅谷联合实习项目，可让学生在读期间参与企业真实项目，毕业后可匹配 3 年以内经验岗位，避开初级岗位内卷。

追求快速就业：可选英国一年制硕士，名校认可度高，需提前规划实习、补充项目经验；

计划深耕科研、攻读博士：可选美国两年制硕士，科研资源更加充足。

3. 博士阶段

瞄准 AI 科学家、技术负责人等高端科研岗位。该类岗位普遍要求博士学历或资深科研背景。有意钻研基础算法、大模型研发等前沿技术的学生，可申请英美顶尖高校博士项目，对接全球头部科研机构，毕业后无论是留海外发展还是回国就业，均可进入行业顶尖赛道。

l  能力培养：对标企业用人门槛，打造核心竞争力

结合企业招聘标准，留学生在校期间需针对性提升综合能力，打破 “重学历、缺实操” 的固有印象。

1.掌握通用 AI 技能

目前超三成岗位明确要求 AI 能力，该项技能已成为跨行业通用素养。无论主修何种专业，都建议学习大模型应用、基础算法、提示工程、数据分析等内容。文商科学生侧重 AI 工具与行业场景结合，理工科学生深耕算法与模型研发，做到一专多能。

2. 强化项目落地能力

企业重点考察模型微调、模型推理、算法开发、场景落地等实操能力。留学期间积极参与实验室项目、校企合作项目，也可参与开源社区建设，形成可展示的实战成果，作为求职简历与面试的核心加分项。

3. 积累行业人脉，善用内推与猎头渠道

报告显示，AI 人才求职主要依靠猎头对接与人脉内推，行业资源至关重要。在校期间主动对接教授、校友、实习同事，加入全球 AI 行业社群；求职阶段借助校友内推提升成功率，归国发展可提前对接国内猎头与职场平台，及时掌握招聘动态。

《2026 年 1-2 月中高端人才求职招聘洞察》清晰表明：AI 已从新兴风口转变为职场主流赛道，实战能力、项目经验、复合技能成为人才竞争的核心。

对于留学学子而言，海外学习不只是获取学历，更是对接行业需求、塑造核心竞争力的关键阶段。建议大家提前锁定 AI 细分赛道，结合自身条件选择技术、应用或交叉类专业，重点积累项目与实操经验，匹配企业重落地、重经验、重综合技能的用人要求。

同时结合就业目标选择留学国家与学制，充分利用海外资源积累实习经历与人脉，让留学规划紧跟行业节奏，全面提升综合实力，在 AI 领域的人才竞争中占据优势。