2026年，随着一众大模型引领的AI热潮持续外溢，“人工智能+”对各行业的渗透进一步加深，AI人才争夺战已从局部试点走向体系化布局，并延伸至即将到来的2027届高校毕业生招聘市场。国内领先的人力资源服务商前程无忧51job携旗下人力资源调研中心近期发起“应届生人才专项调研”，依托企业问卷6352份、个人问卷18792份的一手数据，围绕AI技术对就业的影响、AI人才需求与画像、热门岗位薪酬等维度展开系统分析，形成《2027届校招AI人才市场洞察》，为企业布局新一轮校园AI人才竞争提供参考。
AI技术对就业的影响：企业与个人的感知存在错位
从企业端与个人端的数据对比来看，双方因所处位置不同，对AI技术就业影响的感知存在差异，但都指向AI正深度介入人才供需两端这一共同信号。企业端调研数据显示，68.3%的受访企业认为AI技术发展与应用对应届生用工需求的影响以“总体需求保持稳定、对部分岗位进行结构化调整”为主，仅7.3%认为“基础岗位被替代、应届生需求减少”，6.6%认为“AI催生新兴岗位、需求增加”，另有17.8%表示“不确定”。个人端调研数据显示，35.9%的受访应届生感知到AI技术替代了部分传统岗位，30.2%认为“AI创造了更多新岗位”，26.7%认为“岗位数量变化不大但技能要求已经改变”，仅7.2%表示“不确定”。
企业看到的是岗位职能升级，个人感受到的是职业门槛变化——二者本质上描述的是同一趋势：AI时代已经到来，其影响正在发生。对于即将进入职场的2027届毕业生而言，主动理解AI、善用AI，正从“加分项”变为“必选项”。
AI人才需求情况：近三成企业已布局，超五成需求同比增长
前程无忧的调研数据显示，近三成企业已在校招中布局AI人才需求：24.4%的企业在技术类岗位中包含AI相关职位但尚无专项计划，3.6%已设立AI人才专项招聘计划，合计28.0%；另有14.3%的企业虽尚未启动，但未来一年内已有明确规划；57.7%的企业暂未招聘AI专项人才。
从需求变化趋势看，在已布局AI人才招聘的企业中，56.8%的企业校招需求较往年有所增长，其中38.2%小幅增加，18.6%显著增加；36.5%保持稳定，仅6.7%出现下滑。
从招聘规模看，AI专项岗位的校招体量整体偏小：62.4%的企业招聘人数在5人以内，招聘5-20人的企业合计占比31.7%（5-10人23.5%、10-15人3.7%、15-20人4.5%），仅5.9%的企业招聘超过30人。前程无忧的调研显示，AI技术的快速渗透正在重塑企业人才结构，数字化基础较好的企业及科技行业头部公司正率先加大AI人才储备力度，以抢占技术变革带来的发展先机。
AI人才画像：应用开发岗位需求最集中，数学与算法基础是硬门槛
从岗位类型看，AI应用开发工程师（如大模型应用、智能体开发等）需求最为集中，占比53.9%；AI平台/框架开发工程师（37.5%）与数据科学/数据分析师（33.2%）紧随其后；AI解决方案/售前工程师（31.1%）、算法工程师（25.4%）和AI产品经理（23.6%）需求相对靠后。当前企业AI人才需求以应用层和平台层为主导，大模型技术落地正在加速应用开发类岗位的增长。
从能力要求看，扎实的数学与统计基础（58.9%）被企业列为首要条件，机器学习/深度学习理论与实践经验（46.5%）和对大模型等前沿技术的了解与应用能力（39.3%）次之；编程与工程实现能力（32.6%）、问题拆解与业务理解能力（25.9%）同样受到重视；而名校硕士/博士学历（23.5%）、科研或竞赛经历（21.9%）、AI相关项目/实习经历（18.7%）、快速学习与自驱力（17.9%）、团队协作与沟通表达能力（15.1%）等要求相对靠后。整体来看，企业对AI人才的能力评价更趋务实——硬技能基础与业务落地能力并重，“纸上谈兵”式人才竞争力持续减弱。
AI人才热门岗位薪酬：大模型算法工程师中位值领跑
从薪资中位值来看，AI人才热门岗位呈现“头部领先、中部聚集”的格局。来自前程无忧人力资源调研中心的数据显示，大模型算法工程师以27329元/月的中位薪酬领跑，多模态算法工程师（26721元）与深度学习工程师（26569元）紧随其后；自然语言处理工程师（26367元）与机器学习工程师（25938元）分列第四、五位；推荐算法工程师（24522元）、计算机视觉算法工程师（24357元）及自动驾驶算法工程师（24296元）薪资中位值均落在24000元区间，集聚效应明显；大数据开发工程师（18696元）、AI产品经理（17032元）等支撑性岗位薪资中位值相对偏低，而AI测试工程师（14756元）、AI数据训练师（8977元）与头部岗位薪资差距悬殊，AI数据训练师薪资中位值不足大模型算法工程师的三分之一。整体来看，核心研发岗与辅助岗位之间的薪资鸿沟仍在持续扩大。
2027届校园招聘正处于AI技术深度重塑人才供需两端的关键节点。在人才选拔上，企业端的评价标准更趋务实，扎实的数学与算法基础以及工程落地能力成为核心门槛；而在薪酬反馈上，核心研发岗与底层辅助岗位之间持续扩大的薪资鸿沟，进一步凸显了顶尖技术能力的高价值壁垒。面对这一不可逆的趋势，头部企业正率先加大AI人才储备以抢占技术变革的先机；对于即将步入职场的2027届毕业生而言配股融资，唯有主动跨越全新的职业门槛，提升复合应用能力，方能在新一轮的浪潮中脱颖而出。
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