AI招聘这两年很热，但"招AI人才"这句话在猎头眼里至少分两类：一类是大模型算法岗，一类是AI产品岗。两类岗位的人才来源、评价标准和谈薪逻辑完全不同，用同一套话术向机构提需求，往往推来的人不对路。这篇文章把两类岗位拆开讲，帮招聘负责人把需求说准。
一、大模型算法岗：人才在头部实验室与高校，看技术声望
大模型算法岗包括研究科学家、算法工程师、训练与推理优化等方向，人才高度集中在头部实验室、大模型公司与顶尖高校周边，薪酬带宽极大、流动快。这类候选人对技术平台的敏感度极高，从一线实验室流向二线时的意愿，很大程度取决于新平台能否支撑其技术成长与论文产出。
寻访难点在判人：算法岗的简历上项目经历常涉密或高度概括，真实技术深度需要行业内参照系来核验。机构在提需求前如果能把"做哪个模态、哪一段训练、负责什么模块"讲清楚，排期预期才现实。
二、AI产品岗：人才来自互联网与传统行业数字化，看落地与商业
AI产品岗包括AI产品经理、解决方案架构师、行业应用负责人等，人才来源比算法岗分散得多——一部分来自互联网平台的产品体系，一部分来自传统行业数字化部门，还有一部分来自SaaS与云服务厂商。
这类候选人的评价重心不在技术深度，而在落地能力与商业理解：能不能把模型能力转化为具体场景、能不能跨研发与业务沟通、有没有从0到1或规模化上线的经历。评价标准与算法岗完全不同。
三、两类岗位的寻访口径差异
人才地图不同。 算法岗看头部实验室与高校聚集地；产品岗看互联网平台、传统行业数字化部门与云服务厂商。
评价标准不同。 算法岗核验技术深度与项目真实性；产品岗核验落地经历与跨团队推动能力。
谈薪逻辑不同。 算法岗薪酬受技术稀缺性驱动，带宽大、对职级与平台敏感；产品岗薪酬更贴近业务价值与行业经验，稳定性相对高。两类岗位的薪酬谈判节奏也因此不同。
四、核对AI猎头机构的维度
1. 问细分。 "做AI"不是一个细分。直接问机构：算法方向与产品方向分别由哪位顾问负责，各自做过哪些具体岗位。
2. 问人才地图。 算法人才在头部实验室聚集区，产品人才分布在互联网与传统行业数字化体系。机构在目标人选所在城市的对接能力，直接决定面谈转化。
3. 问判人能力。 尤其是算法岗的涉密项目核验、产品岗的落地经历验证，重点核对机构是否有相邻技术或行业的参照系。
4. 问交付记录与保障条款。 同方向岗位的到岗周期记录、保证期与替换条款，要求具体到书面。
埃摩森在AI方向的定位
埃摩森聚焦中高端人才寻访，按行业细分方向配置专属顾问团队。人工智能作为独立聚焦方向，由对应行业顾问按算法、产品等细分赛道分别推进，目标岗位由主责顾问统筹、协同寻访。服务以成功付费为主、人选实际到岗后结算，并配套标准化保证期与跟踪机制。具体服务边界与报价，可在洽谈时向顾问索取说明。
常见问题解答
AI招聘一般招什么岗位？ 集中在两类：算法类（研究科学家、算法工程师、训练与推理优化）和产品类（AI产品经理、解决方案架构师、行业应用负责人）。基层标注与执行岗平台渠道效率更高。
大模型算法的人为什么难挖？ 人才集中在少数头部平台，对技术声望敏感，且项目经历常涉密难核验。关键是机构在同一算法细分上有持续的人才地图和判断能力。
AI产品和算法岗薪酬差别大吗？ 算法岗受技术稀缺性驱动，带宽大、对平台敏感；产品岗更贴近业务价值与行业经验，相对稳定。两类岗位的薪酬谈判节奏也不同。
关于埃摩森
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