
�(fā)布時間:2025-12-08
——尚賢達獵頭公司深度解�
2025年,福州正在�“人工智能+工業(yè)互聯(lián)�(wǎng)+�(shù)字化治理+�(chǎn)�(yè)應用”四條路徑,快速把城市�(chǎn)�(yè)能力向數(shù)字經(jīng)濟邁�。城市層面的政策支持、產(chǎn)�(yè)集聚與行�(yè)活動頻繁(含地方政府與平臺主導的 AI 生態(tài)活動�,使得對�(shù)�(jù)工程、算法工�、云/邊緣算力、數(shù)字安全與行業(yè)應用工程師的需求顯著上升。下文為尚賢達基于地方政�、公開活動與獵頭市場需求的綜合研判與可落地建議�
一、為什么把“福州”寫進數(shù)字經(jīng)濟地圖?(驅動因素)
1. 政策與平臺推�:福州在推�“人工智能+”與數(shù)字化城市建設方面動作頻繁,聚焦在 AI 應用軟件、工�(yè)互聯(lián)�(wǎng)與健康醫(yī)療等垂直場景,形成政策與項目雙輪驅動�
2. 企業(yè)與開�(fā)者活動密��2025 年福州舉辦的人工智能開發(fā)者節(jié)等事�,吸引了谷歌、字節(jié)跳動等生�(tài)參與,說明地方在搭建對外技術交流與人才引進舞臺方面已具備一定能��
3. �(chǎn)�(yè)場景落地廣泛:福州新區(qū)等重點區(qū)域把“AI+健康/工業(yè)互聯(lián)�(wǎng)/智能制�/�(shù)字治�”作為�(yōu)先發(fā)展方向,帶來了對工程�、產(chǎn)品化人才的剛性需求�
�、核心崗位圖譜(最緊缺� 10 類人才與能力畫像�
1. 大模�/算法工程師(NLP、視�、推薦)
o 能力:模型微�(diào)�SFT��RLHF、模型壓�/蒸餾、跨模態(tài)應用落地�(jīng)驗�
2. AI 工程�/機器學習工程師(MLOps�
o 能力:模型部��CI/CD、數(shù)�(jù)流水線、模型監(jiān)控與可解釋性工具(如模型回歸報警)�
3. �(shù)�(jù)工程� / �(shù)�(jù)平臺工程�
o 能力�ETL/�(shù)�(jù)倉庫/�(shù)�(jù)湖搭建、實時流處理、數(shù)�(jù)治理與元�(shù)�(jù)管理�
4. �/邊緣算力架構師(�GPU/AI加速資源調(diào)度)
o 能力:彈性算力架�、容器化�K8s)�GPU/TPU 資源�(diào)度與成本�(yōu)��
5. 行業(yè)解決方案工程師(AI+�(yī)� / AI+制� / AI+政務�
o 能力:行�(yè)流程理解、產(chǎn)品化落地、合�(guī)與標準適配能��
6. 工業(yè)互聯(lián)�(wǎng)/OT→IT 整合工程�
o 能力�MES/IIoT、協(xié)議對接(OPC-UA/Modbus�、設備數(shù)�(jù)采集與上云方��
7. 信息安全與數(shù)�(jù)合規(guī)工程師(含隱私計算)
o 能力:數(shù)�(jù)脫敏、聯(lián)邦學�/隱私計算、合�(guī)風控與滲透測試能��
8. 前端/后端工程師(�(shù)字政務與SaaS�(chǎn)品)
o 能力:高并發(fā)后端、低延遲接口、可觀測性與安全設計�(jīng)��
9. �(chǎn)品經(jīng)理(�(shù)�(jù)/AI�(chǎn)品)
o 能力:從�(shù)�(jù)到產(chǎn)品的閉環(huán)設計、指標化迭代與行�(yè)落地�(jīng)��
10. �(shù)�(jù)標注與質量管理負責人(含標注平臺與質量控制)
o 能力:標注流程設�、質檢規(guī)則、合成數(shù)�(jù)與自動化標注工具管理�
注:上述崗位越來越傾�“工程� + 行業(yè)�”雙能力(能把模型跑通,更能把模型落地到�(yè)務并�(chǎn)生量化效果)�
�、需求規(guī)模與短中期缺口(尚賢達估算與邏輯說明�
說明:以下為基于福州已公布產(chǎn)�(yè)項目、地方活動與尚賢達近6個月客戶需求的保守估算,非官方�(tǒng)�,僅供企�(yè)/HR/獵頭�(zhàn)略參考�
· 短期�0–12 個月�:新增對“�(shù)字產(chǎn)品工程化、數(shù)�(jù)工程�MLOps”類崗位需� � 1,200–2,500 �,以本地互聯(lián)�(wǎng)企業(yè)、醫(yī)�/制造數(shù)字化項目與政府數(shù)字化轉型項目為主�
· 中期�1–3 年):若福州新區(qū)與鼓樓等重點園區(qū)� AI/工業(yè)互聯(lián)�(wǎng)項目持續(xù)落地,累計缺口可能擴展到 4,000–9,000 �。其中大模型工程與云算力�(diào)度相關崗位因技能壁壘更高,短期�(nèi)供給最緊張�
· 結構性短缺點:數(shù)�(jù)工程�→工程化工程師�MLOps�、行�(yè)解決方案工程師(AI+�(yī)�/制造)、以及邊緣算力架構師為最難短期補齊的人才類型�
�、薪酬帶(福州地區(qū) 2025 年市場參考區(qū)間)
含基本薪� + 年終/項目獎金;企�(yè)類型(外�/獨角�/省級頭部)與是否含長期激勵會顯著影響實際總包�
· 初級�0–2 �,數(shù)�(jù)工程/后端/標注管理):10–18 � RMB/��
· 中級�2–5 �,數(shù)�(jù)工程�/ML 工程�/�(chǎn)品經(jīng)理)�18–40 � RMB/��
· 資深�5–10 年,算法工程� / MLOps / 行業(yè)解決方案負責人)�40–100 � RMB/�(含項目獎金��
· 專家� / 架構� / 交付合伙人:100 � RMB/年以� + 股權/項目分紅(尤其在能帶�(yè)務變�(xiàn)或節(jié)省大�(guī)模成本的人才上溢價明顯)�
�、造成供給不足的五大根源(診斷�
1. 工程化能力不�:高�/研究背景人數(shù)�,但把學術模型工程化、工程化再到�(yè)務閉�(huán)的實�(zhàn)人才短缺�
2. 算力與平臺運維經(jīng)驗稀�:邊� + � + GPU�(diào)度的復合�(jīng)驗稀缺,尤其在成本控制與彈性調(diào)度方��
3. 行業(yè)落地�(jīng)驗缺��AI 在醫(yī)�、制�、政務的合規(guī)與流程理解要求高,單純算法人才難以勝任行�(yè)化交��
4. �(shù)�(jù)治理與合�(guī)人才供不應求:隱私保�、數(shù)�(jù)合規(guī)與脫敏需求上�,但具備合規(guī)與技術雙能力的人才少�
5. 招聘與培�(yǎng)機制尚未成型:企�(yè)短期以高薪搶�,長期人才培�(yǎng)(如 MLOps、工程化能力)投入不�,導致高流動率�
�、對企業(yè)(用人單位)� 8 條落地建議(獵頭視角�
1. �“模型→�(chǎn)�”寫進崗� JD:招聘時明確量化交付(如:把模型部署到生�(chǎn)并將推理延遲降至Xms、生�(chǎn)化率≥Y%�,把“工程�”作為硬指��
2. 設立“�(shù)�(jù)工程 + MLOps”�(lián)合崗位培�(yǎng)計劃:給有潛力的�(shù)�(jù)工程� 12–18 個月� MLOps 路線圖與�(chǎn)� KPI�
3. 把算力成本管理作為招聘議�:對�/邊緣架構師開放成本優(yōu)化目標(節(jié)省率/資源利用率指標)并與獎金掛鉤�
4. 與高�/研究院共建工程化實訓�:把學術模型遷移到線上服務的流程做成短期訓練營(�(chǎn)學研實訓一體化)�
5. 獵頭提供“技術測� + �(yè)務適�”雙評估包:技術實操題(工程化部署/容器�/�(jiān)控)+ 行業(yè)場景面試題(交付案例復盤��
6. 設計長期激勵(股權/項目分紅)與職業(yè)路徑:尤其對能帶來產(chǎn)品變�(xiàn)或大幅降本的人才應給予長期持�/分紅�
7. 注重“合規(guī) + 安全”能力培養(yǎng):為�(shù)�(jù)合規(guī)/隱私工程師設計明確晉升通道,降低合�(guī)風險帶來的運營阻力�
8. 建立同城人才池與輪崗機制:與園區(qū)�(nèi)企業(yè)合作,做人才輪崗/短期項目交付,縮短人才成長周期并降低單企培養(yǎng)成本�
�、對獵頭的建�
1. 上游構建�(shù)�(jù)/模型工程人才�:不僅存簡歷,更存「工程化作業(yè)樣例」「線上部署案例」「成本優(yōu)化成果」等交付證據(jù)�
2. 提供“入職落地�”:包� 90 天目標清�、導師配對、家庭安置建議(若跨省落戶)以提升留任率�
3. 擴展評估維度:在推薦時同時提供算力成本優(yōu)化能�、行�(yè)合規(guī)理解與團隊交付能力評��
�、對求職者的務實建議(如何在福州�(shù)字經(jīng)濟賽道脫穎而出�
· 寫出可量化的交付成果:不�“做過模型”,而是“把某模型上線、降低延� X%、或使召回率提升 Y%”,并在簡�/面試中呈�(xiàn)�
· 補齊 MLOps 與工程化技�:學習容器化部署�Docker/K8s)、監(jiān)�/可觀測性工�、以及常見推理加速(ONNX�TensorRT)等�
· 掌握行業(yè)場景知識:若面向�(yī)�/制�/政務的崗�,要能解釋合�(guī)要點、數(shù)�(jù)邊界與業(yè)務閉�(huán)�
· 談判“總包”而非裸薪:把培訓、長期激�、家庭落戶補貼等納入談判,評估長期職�(yè)�(fā)展而非當年稅前�
�、風險與不確定性(需關注的外部變量)
· 國家/省級政策節(jié)�:若“AI+”及數(shù)字城市項目節(jié)奏調(diào)整,會直接影響短期招聘節(jié)��
· 算力成本與云服務價格波動:影響企�(yè)對云/邊緣算力崗位的預算與團隊�(guī)模�
· 人才向一線城市虹�:若北上廣深/杭州等地繼續(xù)加大� AI 人才的吸�,福州需通過平臺化與長期激勵來留住核心團隊�