LinkedIn 2025年的 Work Change Report 的一项数据显示：过去一年，LinkedIn 上标注 AI技能的职位比例增长了6倍多。企业对数据科学、生成式 AI 与算法工程等领域的人才争夺愈发激烈。这股热潮也让许多企业在推动智能转型时，面临前所未有的人才挑战。
多数企业在组建核心 AI 团队时发现，实际招聘过程通常比初期规划更为复杂——不仅需要延长招募周期、增加预算，还要重新评估职能标准与团队分工。为了跟上节奏，HR 团队通常需要与业务负责人多次调整职位优先级，协调项目阶段目标，确保候选人能满足不同转型阶段的需求。
这种状况在当前市场普遍存在。多位业界观察者指出，AI 人才市场正进入「抢夺战」阶段。如果建立AI人才招聘策略，可以避免产生“招不到、留不住”的局面，从而加速转型节奏。
AI 时代，企业如何在人才竞争中抢占先机？面对岗位稀缺、招聘周期拉长以及团队分工复杂的挑战，又该采取哪些策略稳住核心人才？
AI人才市场竞争升温，企业面临哪些挑战？
根据 Gartner 2024 人力资本调研：
85 % 的企业领导者认为，未来三年 AI 与数字化趋势将大幅推动技能发展需求；41% 的HR坦言，他们的员工目前仍缺乏所需技能。
这两组数据揭示出一个现实：当技能需求加速度增长，现有人才却难以跟上，企业在加速转型的同时，也面临着日益激烈的人才争夺。
头部企业吸走了谁？
AI 技术商用化加速，市场对相关人才的需求呈现出前所未有的增长。无论是生成式 AI、计算机视觉还是机器学习工程，优秀人才正在被互联网和科技巨头强力吸引，形成明显的“虹吸效应”。
随着核心人才向头部企业集中，不同类型的企业在招聘 AI 人才时所面临的压力和挑战也有所差异：
科技巨头与平台企业：优秀人才集中流入，竞争加剧
成长型企业: 候选人与岗位技能匹配程度参差不齐
处于转型中的企业: 招聘节奏影响AI项目推进及团队建设
无论企业类型如何，这一趋势都使实际招聘竞争加剧，候选人的选择更加谨慎。多位HR表示：即便拿着优渥的 Offer 去谈，候选人手中往往已有多份同类型的 Offer，竞争愈发激烈。这意味着企业不仅要更快出手，还需要在面试体验、雇主品牌上凸显差异化，以吸引到理想人选。
热门AI 岗位薪资上扬，企业该如何应对？
根据猎聘大数据研究院日前发布的《2025 AI技术人才供需洞察报告》，近一年最稀缺的AI技术人才岗位是算法工程师，人才需求占比超67%；其次是图像算法、机器视觉、深度学习和机器学习。在所有招聘岗位中，年薪50万元以上的岗位占比最高，约31.0%。这显示出市场对高端 AI 技术人才的激烈争夺。
随着AI核心岗位薪酬持续上升，企业招聘压力显著加大。一方面，优秀候选人往往同时收到多家公司的高薪邀约；另一方面，为了吸引和留住稀缺人才，企业需要在薪酬和岗位设计上更加科学和灵活。
头部互联网和科技公司为了吸引顶尖人才，除了提供具有竞争力的现金薪酬外，还会通过股权激励、灵活办公安排以及国际培训等多维度方式增强岗位吸引力。企业在招聘AI岗位时，可以参考这些做法，并根据自身规模、资源、岗位特点和市场薪酬水平灵活调整，合理评估并匹配薪资，从而提升岗位吸引力和人才留任可能性。
AI能力如何评估？
在 AI 岗位的招聘过程中，评估候选人的实际能力存在一定挑战。简历和面试中的自述可能无法完全反映其技术水平或项目经验，因此需要设计多维度的评估方式，以更全面了解候选人的能力。
Tips：
建立标准化的 AI 面试评估体系，包括编程测试、建模案例、业务场景分析，确保候选人具备实际实施能力。
引入外部技术顾问，邀请资深专家参与面试，或利用第三方评估工具，确保评估结果客观、公正。
不仅考察技术能力，也要看候选人是否具备跨部门协作和沟通能力，确保能真正推动项目落地。
AI团队落地挑战如何应对？
不少企业对 AI 抱有过高期待，认为“招到人就能解决一切”。在实际工作中，团队积累、算力资源及业务协同都可能成为瓶颈。若目标设定不够精准、KPI 过于理想化，可能影响团队执行力，并增加人才流失风险。
Tips：
在招聘前先评估可能的落地场景和潜在风险，再制定分阶段目标。
给团队合理试错空间，使其在半年至一年内逐步取得成果。
建立反馈机制，使项目决策层能够及时了解进展，并根据需要调整资源配置。
企业如何精准画像并高效招募 AI 人才？
先搞清楚自己要找谁
不同的AI 岗位差异巨大，招聘时需要根据岗位特点进行精准画像
AI 工程师：聚焦算法训练、模型优化、ML Ops 部署。
AI 产品经理：将业务需求转化为技术方案，协调研发资源。
数据科学家：用数据驱动决策、建模，实验与分析能力强。
不妨这样做：
梳理 JD 时明确关键技能，如 Python/深度学习框架熟练度、MLOps 经验、跨部门协作能力；并写清岗位价值和成长路径，让候选人感到目标明确。
招聘可多线并行
与专业猎头合作，快速触达被动候选人，尤其是目前在职的高端人才。
利用垂直社区（LinkedIn、知识专栏等），寻找高质量 AI 人才，主动联系、建立联系。
参与或赞助行业技术大会，借助专业平台展示企业品牌，吸引潜在候选人主动投递简历。
把握面试关键环节
技术测试贴近业务场景，避免纯理论考核，聚焦实际应用能力。
采用多面试官机制，技术、业务及 HR 共同参与评估，保障全面性与效率。
决策速度应尽可能快，在候选人手里有多个 offer 的情况下，延误一天都可能错失机会。
用回应赢得好感
候选人往往手握多份 Offer，面试中的细节体验可能成为最终决策的关键：
面试结束后 48 小时内给出反馈，以提升候选人体验和好感度。
明确候选人未来的成长路径及国际化发展机会，使其对职业发展有清晰认知。
展示企业在 AI 领域的战略投入和长远规划，让候选人看到企业未来愿景。
招到 AI 人才后，企业如何提升留任与发展成效？
资源与技术保障到位：助力团队高效运作、保持战斗力
AI 团队的生产力高度依赖算力、数据和工具。企业应投入 GPU 集群、数据平台和实验环境，为团队提供充分资源支持，从而保障高效迭代并维持士气。
职业成长要看得见：学习机会是最佳粘合剂
AI 领域更新快，企业应提供持续学习机会：
赞助员工参加行业大会、技术训练营
定期内部技术分享会
提供在线学习平台和培训预算
这样既能提升员工能力，也增强团队黏性和忠诚度。
AI团队是桥梁：打破孤岛，跨部门协作
AI 团队不能成为孤岛，需要与产品、运营、市场紧密配合：
定期举办创新挑战赛或创新日，鼓励跨部门创新与协作
建立容忍试错的文化，鼓励实验与快速迭代
让高层参与团队里程碑展示，提升团队成就感和归属感
AI人才战略是一场马拉松，而非短跑冲刺
AI 人才竞争不是短跑，而是一场马拉松，需要企业长期投入和布局。要赢得 AI 人才战，企业可以从精准招聘、科学评估和长期留存三个维度同时布局。
作为全球专业招聘与咨询机构，Robert Half 拥有覆盖全球的 AI 人才库和顾问团队，能够帮助企业快速锁定合适人选、设计科学面试流程，提升留存率，助你在 AI 时代持续领先。
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