随着AI行业的飞速发展，越来越多的人希望转行进入这一充满机遇的领域。本文将为你全面解读AI公司中的十大核心岗位，涵盖从上游的硬件研发到下游的应用开发，以及各岗位的薪资水平、能力要求和职责范围。

当下，AI成为时代风口，吸引众多目光。最近我也在探索如何快速从0-1转行到AI行业今天给大家拆解AI公司9大核心岗位，薪资数据源自猎聘大数据研究院《2025AI技术人才供需洞察报告》及智联招聘相关报告，同时，探讨不同类型AI公司（上中下游产业）运作流程，大家可以对照看看自己如何快速切入。

深入岗位前，给大家说说下AI行业产业链，其大致分为上、中、下游：

上游：聚焦硬件基础设施与基础技术研发，像芯片制造、云计算平台搭建及算法理论研究等。英伟达这类提供AI芯片的企业便处于此环节。该环节需强大科研实力与巨额资金，专注底层技术突破，为行业奠基。

中游：着重AI技术开发与应用框架搭建。例如开发语音识别、图像识别、自然语言处理等通用技术平台的AI技术公司。它们基于上游成果，将AI技术转化为可应用的工具和平台，为下游提供技术支持。

下游：把AI技术应用到具体行业场景，涵盖智能安防、智能交通、智能医疗、智能家居等领域企业。这些企业利用中上游成果，针对行业需求开发实际AI产品与解决方案，面向终端客户。

不同环节的AI公司，核心岗位侧重与运作流程有别，但总体而言，以下十大核心岗位在整个AI行业都举足轻重。

一、AI产品经理：手握产品命脉的“幕后操盘手”

在AI公司里，产品经理如同餐厅菜单策划师，权力与责任更大。他们决定产品规划、销售策略与目标客户，是产品的核心决策者。从上游芯片研发产品，到中游技术平台，再到下游行业应用产品，都离不开产品经理的精心布局。

薪资水平：

在北上广深，初级AI产品经理月薪12K–20K；3–5年经验的中级产品经理，年薪30万–50万；资深产品经理或产品总监，年薪百万也不罕见。上游企业因技术理解要求高，产品经理薪资略高；下游企业看重行业理解与市场推广，薪资也很可观。

能力要求：

需敏锐洞察市场，精准挖掘B端或C端用户需求。

熟悉AI技术原理，能与技术团队顺畅沟通，无论上游复杂芯片技术、中游通用AI技术，还是下游行业应用技术。

精通产品设计流程，熟练运用Axure、墨刀等原型设计工具。

具备较强项目管理与协调能力，推动产品从0到1落地，协调研发、设计、市场等多部门资源。

二、算法工程师：用代码创造奇迹的“智慧大厨”

算法工程师是AI公司核心技术力量，他们用数学和代码打造“智慧大餐”。不同产业链环节，工作重点不同。上游侧重基础算法创新，中游关注算法优化与技术平台搭建，下游聚焦算法在特定场景应用与优化。

薪资水平：

初级算法工程师月薪15K–25K；有经验的算法工程师年薪40万–80万；资深算法专家或总监，年薪轻松破百万，部分顶尖人才还能获股权期权。上游和中游企业因技术研发属性强，算法工程师薪资普遍较高；下游技术实力强、业务增长快的公司，薪资也十分可观。

能力要求：

拥有扎实数学基础，精通线性代数、概率论、数理统计等。

熟练掌握Python编程语言，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。

具备丰富算法研发经验，在图像、语音、自然语言处理等领域至少有一项专长。

逻辑思维与问题解决能力良好，能持续优化算法性能，根据场景需求调整和创新算法。

三、数据工程师（ETL）：守护数据质量的“幕后英雄”

数据是AI的“燃料”，数据工程师负责确保“燃料”优质纯净。他们如同餐厅洗菜切菜师，为后续工作做准备。在AI产业链各环节，数据工程师承担数据收集、整理、清洗和存储职责，为数据分析、算法训练提供基础。

薪资水平：

初级数据工程师月薪10K–18K；3–5年经验的数据工程师年薪25万–40万；资深数据架构师年薪50万–80万。不同环节企业数据工程师薪资差异较小，主要取决于企业规模与数据处理复杂度，大型或数据密集型企业薪资更高。

能力要求：

熟悉数据采集、清洗、转换全流程，掌握Hadoop、Spark等大数据处理框架。

精通SQL语言，熟练进行数据查询、分析与处理。

了解数据库设计原理，有建表建库经验。

具备良好数据敏感度与问题排查能力，确保数据准确、完整，应对不同来源、格式的数据挑战。

四、数据分析师：用数据说话的“战略参谋”

数据分析师像餐厅成本/销量分析师，通过数据分析为公司战略决策提供支持。在AI公司，无论是上游评估技术研发方向，中游优化技术平台性能，还是下游分析产品市场表现与用户行为，数据分析师都发挥重要作用。

薪资水平：

初级数据分析师月薪8K–15K；有经验的数据分析师年薪20万–35万；资深数据分析师或经理年薪40万–60万。下游直接面向市场和客户的企业，数据分析师因能直接为业务决策提供支持，薪资相对较高；上游和中游数据驱动决策程度高的公司，数据分析师薪资也不错。

能力要求：

熟练掌握Excel、SQL等数据分析工具，进行数据清洗、分析与可视化。

熟悉统计学知识，运用数据分析模型解决实际问题。

具备良好逻辑思维与业务理解能力，从数据中发现问题并提出解决方案。

会使用Tableau、PowerBI等可视化工具，制作直观报表，清晰传达分析结果。

五、前端工程师：打造极致体验的“视觉魔法师”

前端工程师将产品功能以美观、易用界面呈现给用户，如同餐厅摆盘师注重细节，为用户带来极致视觉体验。在AI公司产品用户交互环节，无论是上游技术产品展示界面，中游技术平台操作界面，还是下游行业应用产品用户端界面，前端工程师都至关重要。

薪资水平：

初级前端工程师月薪10K–18K；3–5年经验的前端工程师年薪25万–40万；资深前端开发专家或架构师年薪50万–80万。下游直接面向消费者的企业，对前端工程师需求大，薪资较高；注重用户体验的中上游企业，前端工程师薪资也有竞争力。

能力要求：

精通HTML、CSS、JavaScript等前端开发技术。

熟悉Vue、React等前端框架。

具备良好界面设计审美，设计出美观、易用的界面。

掌握前端性能优化技巧，确保页面加载速度快。

了解移动端开发适配，处理不同设备兼容性问题。

六、后端工程师：保障系统稳定的“幕后守护者”

后端工程师搭建和维护系统服务器端，保障系统稳定运行，如同餐厅后厨水电工，虽不直接面对用户，却是系统正常运转的关键。在AI产业链各环节，后端工程师构建支撑产品或技术运行的后端架构，处理数据存储、计算资源调度等核心任务。

薪资水平：

初级后端工程师月薪12K–20K；有经验的后端工程师年薪30万–50万；资深后端架构师或技术总监年薪60万–100万。下游电商、互联网等业务量大、对系统稳定性要求极高的企业，后端工程师薪资丰厚；中上游涉及云计算、大数据处理等对后端技术要求高的企业，后端工程师薪资也处于较高水平。

能力要求：

熟练掌握Java、Python等后端开发语言。

熟悉Spring、Django等后端框架。

了解分布式系统、微服务架构。

精通数据库设计和优化，熟悉MySQL、MongoDB等数据库。

具备良好系统设计与问题排查能力，能快速解决系统故障，保障系统7*24小时稳定运行。

七、QA测试工程师：把控产品质量的“质量卫士”

QA测试工程师确保产品零bug出品，如同餐厅品尝师不放过任何影响产品质量的细节。在AI公司，产品研发、上线前及上线后持续迭代阶段，QA测试工程师都要对产品进行全方位测试，涵盖功能、性能、安全等方面，保障产品质量。

薪资水平：

初级QA测试工程师月薪8K–15K；3–5年经验的测试工程师年薪20万–35万；资深测试专家或经理年薪40万–60万。在对产品质量要求严格的金融、医疗等下游企业，以及对技术可靠性要求高的中上游企业，QA测试工程师薪资有优势。

能力要求：

熟悉软件测试流程和方法，制定详细测试计划。

掌握功能测试、性能测试、安全测试等多种测试类型。

会使用Jmeter、Postman等测试工具。

具备良好逻辑思维与耐心，细致发现问题。

有较强沟通能力，与开发团队有效协作解决问题。

八、架构师：规划技术蓝图的“技术指挥官”

架构师如同餐厅设计总监，负责规划系统架构和技术方案，是技术团队的“指挥官”。在AI产业链各环节，架构师根据业务需求、技术发展趋势等，设计合理技术架构，指导团队进行技术选型和系统开发。

薪资水平：

架构师年薪通常50万–100万以上，顶尖架构师薪资上不封顶，还可能获高额股权期权。因架构师对企业技术方向起关键作用，各环节企业中薪资都处高位，尤其是中上游技术驱动型企业。

能力要求：

技术功底深厚，熟悉云计算、大数据、人工智能算法、分布式系统等多种技术领域。

有丰富系统设计经验，解决复杂技术难题，应对不同业务场景技术挑战。

了解行业最新技术趋势，选择合适技术方案，确保企业技术架构先进、前瞻。

具备良好团队管理与沟通能力，指导团队成员开发，推动技术方案落地实施。

九、AI训练师/标注师：培养AI能力的“启蒙老师”

AI训练师/标注师的工作是训练AI“认图识人懂语言”，为AI大厦奠定基石。他们提供的数据和训练决定AI后续能力发挥，是AI成长不可或缺的“启蒙老师”。在产业链各环节，承担让AI模型理解数据、提升性能的关键职责。上游为基础研究提供数据支撑，中游助力技术平台训练优化，下游针对特定场景进行数据处理和模型训练。

薪资水平：

初级AI训练师/标注师月薪8K–12K；有经验，能熟练处理复杂标注任务、掌握多种标注工具和流程的人员，年薪15万–25万；在对数据标注质量和效率要求极高、业务量庞大的企业，资深AI训练师/标注师或团队管理者，年薪能突破30万。下游直接面向应用场景、数据需求大的企业，薪资相对有竞争力；上游和中游专注于数据密集型研究和开发项目的企业，相关岗位薪资也较为可观。

能力要求：

观察力好且有耐心，长时间专注数据标注工作，保证标注准确、一致。标注工作繁琐，大量数据需逐一处理，任何疏忽都可能影响AI模型训练效果。

熟悉LabelImg、CVAT等各类标注工具，根据图像、文本、语音等不同数据类型高效标注。不同数据类型适配不同标注方式与工具，如图像标注用拉框、打点、语义分割等工具和方式；文本标注涉及文本分类、实体识别等操作，需借助相应文本标注工具。

了解基本AI知识，特别是与所标注数据相关的AI应用场景和技术原理，更好理解标注任务意义和要求。比如为智能安防系统标注图像数据时，了解安防场景下AI对目标检测、行为识别的技术需求，能更精准标注，提高数据对模型训练的有效性。

对于AI训练师，还需掌握一定机器学习知识，根据模型训练结果调整标注策略，优化数据质量，提升模型性能。要懂得分析模型训练表现，如准确率、召回率等指标变化，通过调整标注方式、增加特定类型数据等手段，让模型学习更有效特征，提升整体性能。如何选择适合自己的岗位与入行建议

总结，如果想入AI行业大家可以根据自己实际的能力项和兴趣去做匹配。并且同步做好相关的知识储备，如果不是做底层算法技术类的工作，其实只要对算法、技术这些有一个初步的了解即可。当我们希望转入一个行业，关键不是学习多少知识，而是要思考整个行业的发展情况，当前阶段是不是值得我们冲，并且找到最小MVP按照对应要求去不断迭代自己。