AI大模型從技術突破邁入規模化落地新階段，成為驅動產業數字化升級的核心引擎。深圳作為我國AI產業的核心聚集地，騰訊、華為等龍頭企業牽頭布局，眾多中小企業加速跟進大模型應用落地，但人才短缺已成為制約企業推進速度的關鍵瓶頸。近日，深圳玨佳獵頭結合近期服務的上百家AI相關企業招聘需求，精準盤點出大模型落地階段的核心緊缺人才，剖析缺口成因并給出針對性建議，為企業招聘和人才發展提供參考。

玨佳獵頭通過梳理招聘數據發現，大模型落地后的人才缺口并非集中在純算法研究領域，而是聚焦于“技術落地、場景適配、風險管控”三大方向，其中具備跨界能力的復合型人才缺口*大，部分崗位供需比低至0.17，呈現“千金難覓”的態勢。

第一類核心緊缺人才：工程型落地實操人才，撐起技術落地“*后一公里”。這類人才是大模型從實驗室走向產業應用的核心支撐，也是深圳企業招聘需求*迫切的群體，主要包括大模型調優師、高性能計算工程師、模型部署工程師。大模型調優師需精通Transformer架構，熟練運用SFT、PEFT等調優技術，能根據具體行業場景優化模型參數，解決落地中的適配問題；高性能計算工程師需熟悉CUDA等并行計算框架，負責模型推理加速與硬件適配，降低企業算力成本；模型部署工程師則需掌握容器化技術，實現大模型在多設備、多場景的穩定部署。玨佳獵頭指出，深圳作為制造業強市，大模型與智能硬件、工業生產的融合需求旺盛，這類具備實操能力的工程型人才供給嚴重不足，近半年崗位需求同比增長75%，具備多場景落地經驗的人才薪資漲幅可達30%-50%。

第二類核心緊缺人才：行業型跨界融合人才，打通技術與場景的壁壘。大模型落地的核心價值的是賦能實體經濟，這就要求人才既懂AI技術，又精通具體行業業務，這類跨界人才成為企業爭搶的重點。主要涵蓋AI產品經理、行業解決方案專家、垂直領域Prompt工程師三大崗位。AI產品經理需明確大模型在行業中的應用場景，平衡技術可行性與業務需求；行業解決方案專家需深入了解金融、制造、醫療等領域的痛點，設計可落地的大模型應用方案；Prompt工程師則需結合行業特點，優化模型交互話術，提升模型響應的精準度。玨佳獵頭在服務中發現，深圳金融、工業領域的這類跨界人才缺口*大，這類人才往往需要3-5年的行業經驗+AI技術儲備，目前市場供給僅能滿足30%的需求，部分企業為吸引人才，已將年薪上限提高至百萬元。

第三類核心緊缺人才：安全與合規型人才，筑牢大模型落地的底線。隨著大模型應用范圍擴大，數據安全、內容合規、倫理管控成為企業不可忽視的問題，相關人才缺口持續擴大。主要包括大模型安全算法工程師、數據策略工程師、AI倫理專員。安全算法工程師負責防范模型泄露、惡意攻擊等風險，構建安全防護體系；數據策略工程師負責數據清洗、標注與合規審核，保障模型訓練數據的合法性；AI倫理專員則負責規范模型應用，避免算法偏見、隱私泄露等問題。玨佳獵頭表示，近期深圳多家AI企業新增此類招聘需求，尤其是金融、醫療等對合規要求嚴格的行業，但具備數據合規+AI技術雙重能力的人才不足需求的25%，人才供給嚴重滯后于市場需求。

剖析人才缺口成因，玨佳獵頭認為主要有三點：一是技術迭代速度快，高校AI專業培養滯后，現有人才轉型困難；二是企業對人才要求偏高，多數崗位需兼具技術與場景能力，跨界人才培養周期長；三是一線城市人才競爭激烈，深圳雖有政策優勢，但高端落地型人才仍面臨被北京、上海等城市爭搶的壓力。

針對這一現狀，玨佳獵頭給出兩點建議：對企業而言，可優化招聘標準，注重人才的實操能力與潛力，同時完善內部培養體系，助力現有人才轉型；對求職者而言，可聚焦細分落地領域，重點提升跨界技能與實操能力，貼合深圳產業融合的需求。

AI大模型落地的核心競爭力終究是人才，深圳要鞏固AI產業優勢，破解人才缺口難題至關重要。玨佳獵頭表示，將持續依托自身百萬級人才數據庫與AI篩選技術，精準匹配企業與人才，縮短招聘周期、降低招聘成本，助力深圳AI大模型產業高質量落地，為產業升級注入人才動力。