2025成都AI創(chuàng)業(yè)公司最缺哪些人才？尚賢達(dá)獵頭公司報告告訴你
發(fā)布時間：2025-12-05
2025 年，成都正從“新一線互聯(lián)網(wǎng)城市”加速邁向“西部 AI 創(chuàng)新高地”。大模型、AI 工程化、算力基礎(chǔ)設(shè)施與行業(yè)智能化應(yīng)用正在推動新一輪創(chuàng)業(yè)潮。然而，創(chuàng)業(yè)公司最突出的瓶頸不是技術(shù)方向不清，而是 “缺人”——尤其是缺關(guān)鍵型、稀缺型、能落地的 AI 復(fù)合人才。
基于尚賢達(dá)獵頭公司對成都 80+ 家 AI 創(chuàng)業(yè)企業(yè)、AI 應(yīng)用企業(yè)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)園區(qū)項目的訪談與項目數(shù)據(jù)，我們總結(jié)出：2025 年成都 AI 創(chuàng)業(yè)公司的用人缺口呈現(xiàn)“結(jié)構(gòu)性緊缺 + 工程化為王 + 行業(yè)落地強(qiáng)依賴”的特點(diǎn)。
以下為完整的人才趨勢報告。
一、整體趨勢：成都 AI 創(chuàng)業(yè)公司進(jìn)入“工程化競爭時代”
2025 年成都 AI 生態(tài)的顯著特征有三條：
1. 創(chuàng)業(yè)速度快于人才供給速度
o 算力集群、科創(chuàng)平臺（天府實(shí)驗室、大模型平臺）、AI+產(chǎn)業(yè)孵化器密集落地。
o 新成立的 AI 創(chuàng)業(yè)公司顯著增加，但招聘周期普遍延長 2–3 倍。
2. 模型不是門檻，工程化才是壁壘
創(chuàng)業(yè)者普遍反映：“模型能調(diào)，會用就行；最難找的是 能把 AI 產(chǎn)品做成能賣、能部署、能服務(wù)行業(yè)客戶的人 。”
3. 應(yīng)用方向驅(qū)動型人才需求爆發(fā)
AI 在制造、醫(yī)療、交通、文旅、政務(wù)等領(lǐng)域出現(xiàn)大量定制化需求，形成從“算法為先”向“場景為先”的人才結(jié)構(gòu)升級。
二、2025 年成都 AI 創(chuàng)業(yè)公司最缺的六類人才（緊缺度從高到低）
TOP1：AI 應(yīng)用落地工程師 / MLE（Machine Learning Engineer）
緊缺指數(shù)：★★★★★（2025 年成都最難招）
AI 創(chuàng)業(yè)公司普遍面臨“一堆算法，沒人能真正落地”的困局。
需求特征：
- 懂 Pytorch/TF、懂模型微調(diào)，又能完成部署與推理優(yōu)化
- 兼具工程能力（C++/CUDA/Go/Python）
- 能將模型接入業(yè)務(wù)流程、完成端到端 deliver
- 能做 API、服務(wù)化、容器化、推理加速
代表崗位： MLE、AI 工程化專家、模型部署工程師、算法工程師（應(yīng)用向）
TOP2：大模型微調(diào) / AIGC / 多模態(tài)算法工程師
緊缺指數(shù)：★★★★☆
成都大量 AI 創(chuàng)業(yè)公司集中在以下賽道：
- AIGC（圖像生成、影視特效、數(shù)字人）
- 智能客服/智能體
- 垂直行業(yè)大模型（政務(wù)、制造、醫(yī)療、文旅）
- 視覺+語音+文本的多模態(tài)模型
緊缺原因：
- 成都本地高校算法博士供給有限
- BAT / 頭部 AI 公司算法人才留存率高
- 創(chuàng)業(yè)公司缺“算法負(fù)責(zé)人級別”人才
TOP3：AI 產(chǎn)品經(jīng)理（行業(yè)解決方案向）
緊缺指數(shù)：★★★★☆
AI 創(chuàng)業(yè)公司最大短板之一就是 “只有技術(shù)，沒有產(chǎn)品”。
尤其稀缺：
- AI 醫(yī)療產(chǎn)品經(jīng)理
- AI 制造解決方案經(jīng)理
- AI 營銷/內(nèi)容生成產(chǎn)品經(jīng)理
- AIGC 產(chǎn)品 Owner
- AI Agent 產(chǎn)品經(jīng)理
這些崗位必須同時具備 行業(yè)知識 + 算法理解 + 項目管理能力，復(fù)合性極強(qiáng)。
TOP4：AI 推理優(yōu)化 / 算力平臺工程師
緊缺指數(shù)：★★★★
隨著成都算力中心集群建設(shè)，大量創(chuàng)業(yè)公司需要：
- 模型推理加速（TensorRT、ONNX Runtime）
- 顯存優(yōu)化
- 分布式推理
- 大模型部署與監(jiān)控
- 云原生 + GPU 調(diào)度（K8s、Ray）
這些崗位對工程能力和底層理解要求高，因此供給極少。
TOP5：AI 銷售 / 行業(yè) BD（尤其是 AI+制造、AI+政企）
緊缺指數(shù)：★★★☆
成都 AI 創(chuàng)業(yè)公司普遍缺乏 能真正把 AI 產(chǎn)品賣出去的人。
高潛 AI 銷售要能：
- 理解 AI 產(chǎn)品邏輯
- 能講清 ROI
- 拓展制造、政企、金融、文旅等客戶
- 推動試點(diǎn)項目落地
這類人才收入非常高，底薪+提成模式普遍比 SaaS 行業(yè)更激進(jìn)。
TOP6：數(shù)據(jù)工程師 / 數(shù)據(jù)標(biāo)注質(zhì)量負(fù)責(zé)人
緊缺指數(shù)：★★★
雖然 AI 已進(jìn)入大模型時代，但數(shù)據(jù)仍決定模型效果。
成都的 AI 公司對以下崗位需求增長明顯：
- 數(shù)據(jù)平臺工程師
- 數(shù)據(jù)治理（Data Governance）
- 數(shù)據(jù)清洗 / 標(biāo)注質(zhì)檢
- 數(shù)據(jù)流水線運(yùn)維（ETL/ELT）
三、成都 AI 創(chuàng)業(yè)公司的招聘痛點(diǎn)：為什么“缺人”會這么嚴(yán)重？
1. 算法人才數(shù)量不足（本地高校優(yōu)勢不夠）
與北上廣深相比，成都在：
- AI 相關(guān)博士
- 高端算法專家
- 算法 Leader / Head of AI
供給量不足。
2. 大量 AI 公司偏“輕研發(fā)、重落地”，工程人才成主戰(zhàn)場
而工程化人才（MLE、推理優(yōu)化）在全國都緊缺。
3. 創(chuàng)業(yè)公司薪資競爭力有限
尤其是頂級算法崗，不少被上海/深圳互聯(lián)網(wǎng)大廠提前“搶走”。
4. 垂直行業(yè) AI 的復(fù)合崗位缺口巨大
制造、醫(yī)療、交通等行業(yè)的 “行業(yè)專家 + AI 技術(shù)理解” 復(fù)合型人才，本身供給就稀缺。
四、2025薪酬區(qū)間（成都市場實(shí)際參考）
以下區(qū)間為尚賢達(dá)獵頭成都項目平均數(shù)據(jù)，僅反映創(chuàng)業(yè)公司現(xiàn)狀。
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崗位
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薪酬范圍（年薪）
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AI 應(yīng)用落地工程師（MLE）
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25–45 萬
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多模態(tài)算法工程師
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30–55 萬（博士可達(dá) 60–80 萬）
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AIGC 算法
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28–50 萬
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AI 產(chǎn)品經(jīng)理
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25–45 萬
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算力/推理優(yōu)化工程師
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30–55 萬
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AI 銷售 / BD
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20–35 萬 + 高額提成
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數(shù)據(jù)工程師
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20–35 萬
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五、尚賢達(dá)獵頭給成都 AI 創(chuàng)業(yè)公司的建議
1. 招聘節(jié)奏前移：先找人，再立項
AI 創(chuàng)業(yè)公司失敗的一大原因：技術(shù)路線清晰，但關(guān)鍵工程化人才始終招不到。
2. 用“股權(quán) + 靈活激勵”補(bǔ)齊薪酬差距
特別是算法負(fù)責(zé)人、工程化負(fù)責(zé)人、產(chǎn)品Owner等核心崗。
3. 重視行業(yè)專家的“跨界引入”
制造、醫(yī)療、交通的行業(yè)專家成為 AI 落地的關(guān)鍵橋梁。
4. 打造“可落地的 AI 團(tuán)隊結(jié)構(gòu)”
經(jīng)典結(jié)構(gòu)（2025 成都較成熟團(tuán)隊）：
- 1 名 Head of AI
- 2–4 名算法工程師
- 3–6 名 MLE
- 1–2 名產(chǎn)品經(jīng)理
- 2 名行業(yè) BD
六、對人才的建議（如何抓住成都 AI 的機(jī)遇）
- 學(xué)會工程化、學(xué)會部署 > 單純會算法
- 深耕一個垂直行業(yè)，比“工具型技能”更值錢
- 關(guān)注成都的 AI 應(yīng)用方向：制造、政務(wù)、文旅是最熱門賽道
- 提升溝通能力與解決方案表達(dá)能力
總結(jié)
2025 年成都的 AI 創(chuàng)業(yè)生態(tài)正在加速膨脹，而真正能支撐產(chǎn)品落地的人才極度稀缺。無論是對企業(yè)還是對求職者，這都是一場 “先上車的人吃紅利” 的窗口期。