热门 AI 岗位能力体系图

把 51 条正在招的 AI 岗位 JD 逐条拆成能力项:7 个方向 各自最看重什么、门槛在哪。数据取自同站的真实招聘机会雷达, 最后更新 2026-10-25。

模型与训练推理与部署工程与基建智能体与产品感知与具身基础与通用

全站最通用的 12 项能力(51 条 JD 中出现次数)

  • Agent 框架22
  • 产品 / 解决方案17
  • 多模态理解8
  • 预训练 / 后训练7
  • VLA / 具身大模型6
  • 机器人 / 运控5
  • 后端 / 工程化4
  • 感知 / 视觉算法4
  • 服务化 / 上线4
  • 强化学习 / 对齐4
  • 训练 / 推理基建3
  • 推理加速3
  • 按方向看能力画像

    一条 JD 可同时属于多个方向(例如「大模型 / Agent」两边都算),所以下面各方向条数相加会超过 51。

    大模型

    36 条

    代表:Accio LAB(阿里巴巴)、AMD(北京算法团队)、塞伯火种 OpenSparX、海智AI Lab(海智在线) 等 36 家

    • Agent 框架19
    • 产品 / 解决方案7
    • 多模态理解6
    • 预训练 / 后训练6
    • VLA / 具身大模型5
    • 后端 / 工程化3
    • 论文 / 顶会3
    • 强化学习 / 对齐3
    • 训练 / 推理基建2
    • 推理加速2
    • 机器人 / 运控2
    • 感知 / 视觉算法2
    • RAG / 知识库2
    • 视频 / 图像生成2

    城市:北京 16 · 深圳 3 · 上海 3
    学历:硕士 3 · 博士 2
    实习时长:3 个月、6 个月、11 个月
    届别:2027 届、2028 届

    Agent

    25 条

    代表:Accio LAB(阿里巴巴)、塞伯火种 OpenSparX、海智AI Lab(海智在线)、蚂蚁集团(百灵·agent后训练数据) 等 25 家

    • Agent 框架22
    • 产品 / 解决方案8
    • 预训练 / 后训练7
    • 多模态理解5
    • RAG / 知识库3
    • 训练 / 推理基建2
    • 后端 / 工程化2
    • 论文 / 顶会2
    • 强化学习 / 对齐2
    • 服务化 / 上线2

    城市:北京 7 · 深圳 3 · 杭州 3
    学历:硕士 1 · 博士 1
    实习时长:3 个月、6 个月
    届别:2028 届

    具身智能

    13 条

    代表:塞伯火种 OpenSparX、宇称守恒 ParityLab、科大讯飞、千觉机器人 Xense Robotics(官方号) 等 13 家

    • VLA / 具身大模型6
    • 产品 / 解决方案5
    • 机器人 / 运控5
    • 感知 / 视觉算法3
    • 多模态理解2
    • 服务化 / 上线2
    • 强化学习 / 对齐2

    城市:北京 5 · 上海 3 · 深圳 2
    学历:硕士 1
    实习时长:3 个月、6 个月
    届别:2027 届

    机器人

    7 条

    代表:千觉机器人 Xense Robotics(官方号)、恩戈罗 NGORO(栖息地/家庭具身机器人)、智元机器人(Agibot)、奥拉机器人(OraRobot, 武汉) 等 7 家

    • 机器人 / 运控4
    • VLA / 具身大模型3
    • 产品 / 解决方案3
    • 感知 / 视觉算法2
    • 多模态理解2

    城市:上海 2 · 北京 1 · 深圳 1
    届别:2027 届

    世界模型

    5 条

    代表:流形空间 Manifold AI、黎曼动力 Riemann Dynamics(官方号)、腾讯 WXG(微信事业群)、智象元一 HiDream.ai 等 5 家

    • 世界模型3
    • 产品 / 解决方案3
    • 视频 / 图像生成2

    城市:北京 4 · 上海 2 · 深圳 2
    实习时长:11 个月
    届别:2028 届

    AI Infra

    7 条

    代表:Accio LAB(阿里巴巴)、上海人工智能实验室 OpenDataLab(MinerU)、本衍极智 BENYOND AI(官方号)、鹏城国家实验室(PCL) 等 7 家

    • Agent 框架4
    • 训练 / 推理基建3
    • 后端 / 工程化3
    • 多模态理解2
    • 预训练 / 后训练2
    • 产品 / 解决方案2

    城市:北京 4 · 深圳 3 · 上海 1
    学历:硕士 1
    实习时长:6 个月

    产品运营

    14 条

    代表:塞伯火种 OpenSparX、百度(Agent产品经理实习)、流形空间 Manifold AI、星曜同谐 StarWith(官方号) 等 14 家

    • 产品 / 解决方案14
    • Agent 框架4
    • 世界模型3
    • 服务化 / 上线3
    • 多模态理解2
    • RAG / 知识库2
    • 机器人 / 运控2

    城市:上海 4 · 深圳 4 · 北京 3
    实习时长:11 个月

    怎么读这张图

    1. 能力项是拿一份人工维护的关键词表在每条 JD 的「招聘内容」原文上做命中统计得来的, 不是招聘方发布的正式能力模型;招聘方换个说法就可能统计不到。条数 = 「多少条 JD 提到」,不是权重。
    2. 只展示出现 ≥ 2 次的能力项 —— 51 条样本里只出现 1 次基本等于噪声。
    3. 「门槛」那行(城市 / 学历 / 实习时长 / 届别)是招聘条件,跟能力分开看。
    4. 方向用的是雷达页同一套标签规则,所以这里的条数与雷达页点同名 chip 的结果一致。

    对着这张图发现自己有短板?想知道某个方向到底该怎么补、简历怎么改——