智能制� + 大模型:2025 長沙人工智能�(chǎn)�(yè)人才趨勢全梳�
�(fā)布時(shí)間:2025-12-09
—— 尚賢�(dá)獵頭公司觀測與建議�2025�
核心�(jié)論(30秒)
1. 長沙正在�“制造大�”�“智造高�”快速轉(zhuǎn)�,省市層面將大模型與工業(yè) AI 列為重點(diǎn)推動(dòng)方向,賦能智能制造落��
2. “智能制造(�(jī)器人、工�(yè)軟件、自�(dòng)化)+ 行業(yè)大模型(行業(yè)垂類模型、工�(yè)大模型)”的交叉需求,形成了對(duì)�(fù)合型人才(機(jī)�/電控/�/�(shù)�(jù)/大模型工程化)的�(qiáng)烈且持續(xù)需��
3. 供給端短板在于:高校/培訓(xùn)�(chǎn)出偏�(xué)�(shù)或偏操作,缺�“能夠把大模型工程化并�(duì)接產(chǎn)�”的復(fù)合型中高�(jí)人才;短期內(nèi)人才爭奪將以高薪與長期激�(lì)+�(shí)�(zhàn)�(xiàng)目為主�
一、產(chǎn)�(yè)與政策背景(為何長沙�(huì)在「智能制�+大模型」疊加期變得重要�
· 湖南省明確將“人工智能+”作為重點(diǎn)�(shí)施戰(zhàn)略,�(guī)劃在 2027 前形成大量行�(yè)垂類大模型與典型�(yīng)用場�,為地方智能制造提供算�、模型與�(yīng)用支�。此類政策直接創(chuàng)造了�(duì)大模型研�(fā)、部署與行業(yè)化工程能力的人才需��
· 長沙已有智能制造產(chǎn)�(yè)基礎(chǔ)(工程機(jī)械、智能裝�、機(jī)器人、工�(yè)軟件等),企�(yè)正把大模型能力引入生�(chǎn)決策、質(zhì)量檢�、預(yù)測性維�(hù)與產(chǎn)線優(yōu)�,形�“場景—模型—落地”閉環(huán)。地方產(chǎn)�(yè)大會(huì)和園區(qū)�(dòng)作�(jìn)一步催化人才流入�
· 制造巨頭及供應(yīng)鏈廠商(含在制造端嘗試自研/�(yīng)用大模型的案例)推動(dòng)工業(yè)�(jí)大模型對(duì)接(例如全球制造企�(yè)� LLM/專用模型用于供應(yīng)鏈與制造優(yōu)化),說明產(chǎn)�(yè)方對(duì)�(fù)合人才的迫切��
�、人才需求全景(崗位地圖 + 能力模型�
我把人才需求分�“基礎(chǔ)層(硬件/�(shè)�/自動(dòng)化)”“平臺(tái)層(軟件/�(shù)�(jù)/IIoT�”�“模型層(大模�/AI工程�/�(yīng)用)”三層,并給出每層的核心崗位與能力要點(diǎn)�
A. 基礎(chǔ)� — �(shè)�、自�(dòng)化與�(chǎn)線工�
· �(guān)鍵崗位:自動(dòng)化工程師、機(jī)器人�(diào)�/系統(tǒng)集成工程�、機(jī)電維�(hù)工程師、產(chǎn)線工藝工程師、質(zhì)量工程師�
· 技�/勝任力:PLC/嵌入式控�、電氣與�(jī)械調(diào)試、機(jī)器人軌跡/示教、產(chǎn)線工藝優(yōu)�、現(xiàn)場故障診斷�SOP 制定與良率提��
· 角色�(jià)值:保證�(chǎn)線穩(wěn)定、提供真�(shí)�(shù)�(jù)與閉�(huán)�(yàn)證環(huán)�,為上層模型提供“可用、可�”的數(shù)�(jù)與反��
B. 平臺(tái)� — IIoT、工�(yè)軟件與數(shù)�(jù)工程
· �(guān)鍵崗位:工業(yè)軟件工程師(MES/SCADA/MOM)�IIoT 平臺(tái)工程�、數(shù)�(jù)工程��SRE/�(yùn)維(邊緣/混合云)、數(shù)�(jù)�(biāo)注與�(biāo)注質(zhì)量主��
· 技�/勝任力:工業(yè)�(xié)議(OPC-UA/Modbus 等)、數(shù)�(jù)中臺(tái)搭建、流式數(shù)�(jù)處理、設(shè)�–云同�、邊�AI部署、數(shù)�(jù)治理與標(biāo)簽體系�
· 角色�(jià)值:把產(chǎn)線數(shù)�(jù)�(biāo)�(zhǔn)�、清�、實(shí)�(shí)上報(bào)并做閉環(huán),為模型�(xùn)練與在線推理提供�(wěn)定數(shù)�(jù)來源�
C. 模型� — 大模型工程化、工�(yè)AI與應(yīng)用化
· �(guān)鍵崗位:行業(yè)大模型工程師 / �(lǐng)域大模型定制工程�、模型工程化�MLOps)工程師、邊緣推理工程師�AI �(chǎn)品經(jīng)理(工業(yè)場景�、工�(yè)視覺/檢測算法工程師�
· 技�/勝任力:大模型微�(diào)�SFT�、領(lǐng)域自�(jiān)督、模型壓�/蒸餾/量化、推理優(yōu)化(ONNX/TensorRT/適配 NPU)�MLOps�CI/CD/�(jiān)�/模型回歸�、行�(yè)prompt工程與鏈路打通�
· 角色�(jià)值:將通用 LLM 能力�(zhuǎn)化為“�(huì)看設(shè)�/�(huì)診斷/�(huì)�(yōu)化產(chǎn)�”的工�(yè)智能�,并保證在線推理的低延時(shí)與安全��
�、優(yōu)先招聘的“15 類核心崗�”與典型能力(便于獵頭/HR 立即落地�
1. 智能制造架�(gòu)師(能把大模型接� MES/SCADA� — 系統(tǒng)�(shè)�(jì) + �(xiàng)目交��
2. �(lǐng)域大模型工程師(工業(yè)大模型定制) — NLP/多模�(tài) + 工業(yè)語義�(duì)��
3. MLOps / 模型工程化工程師 — 模型上線/�(jiān)�/回滾策略�
4. 工業(yè)視覺檢測算法工程� — 圖像/視頻檢測 + 線上部署�
5. 邊緣推理工程師(NPU/GPU 加速) — 性能�(diào)�(yōu) + 離線/在線切換�
6. IIoT 平臺(tái)工程師(�(shù)�(jù)采集/�(xié)�/�(wǎng)�(guān)� — �(shè)備接入與�(shù)�(jù)治理�
7. 工業(yè)軟件�MES/ERP/MOM)開�(fā)與實(shí)施工程師�
8. �(jī)器人系統(tǒng)集成工程師(�(xié)作機(jī)器人/�(guān)節(jié)�(jī)器人� — �(chǎn)線集成經(jīng)�(yàn)�
9. �(shù)�(jù)工程師(流處�、標(biāo)注治理) — 大規(guī)模工�(yè)�(shù)�(jù)處理�
10. �(shù)字孿� / 生產(chǎn)仿真工程� — 生產(chǎn)模擬與優(yōu)��
11. �(zhì)量工程師(自�(dòng)化檢� + �(shù)�(jù)洞察� — 將模型輸出轉(zhuǎn)化為�(zhì)量改�(jìn)�
12. �(chǎn)品經(jīng)理(AI+制造) — 能把技�(shù)能力商業(yè)�、落地試�(diǎn)�
13. �/邊運(yùn)維(SRE� — 保證模型/平臺(tái)�(wěn)定運(yùn)��
14. 工業(yè)安全 / 功能安全 /合規(guī)工程� — 工業(yè)AI 的安全與合規(guī)�
15. 人才培養(yǎng) / 工學(xué)�(jié)合實(shí)�(xùn)� — 企業(yè)�(nèi)�(xùn)、產(chǎn)�(xué)合作�(shí)施者�
(上表中 1–3 �“高稀�+高議�(jià)”崗位,獵頭在短期�(nèi)高投入才能拿下合適候選人。)
�、薪酬區(qū)間(長沙 / 湖南地區(qū)�2025 參考估算)
說明:以下為基于長沙區(qū)域獵頭委托樣本與行業(yè)�(duì)比的估算(稅前現(xiàn)金年帶,不含股權(quán)/長期激�(lì)�,供招聘�(yù)算參考。實(shí)際薪酬會(huì)隨公司規(guī)�、能否提供核心算�/�(xiàng)�、候選人實(shí)績而波�(dòng)�
· 初級(jí)技�(shù)崗(�(shù)�(jù)工程� / IIoT 工程� / 初級(jí)自動(dòng)化工程師):12–25 � / ��
· 中級(jí)工程師(工業(yè)視覺、邊緣推理工程師�MES �(shí)施工程師):25–50 � / ��
· 高級(jí)工程� / 資深算法工程� / MLOps 資深工程師:50–120 � / ��
· 能把大模型工程化并做場景化落地的專家 / 解決方案架構(gòu)� / �(xiàng)目負(fù)�(zé)人:120 � / 年以上(含項(xiàng)目獎(jiǎng)�/長期激�(lì)��
�(fēng)�(xiǎn)提示:在長沙、甚至整�(gè)湖南,能�“工業(yè)大模� + �(chǎn)線落�”的頂尖人才非常稀缺。企�(yè)若僅靠現(xiàn)金溢�(jià)仍難以全部引�(jìn),通常需要:�(xiàng)目主�(dǎo)�(quán)、算力支持、長期激�(lì)、技�(shù)股權(quán)或清晰職�(yè)路徑作為組合��
五、供需缺口與短�/中期�(yù)�
· 短期�0–12 �(gè)月):大量智能制造項(xiàng)目�(jìn)入試�(diǎn)與擴(kuò)�(chǎn),需求集中在 IIoT、工�(yè)視覺、自�(dòng)化與 MLOps 的中高級(jí)工程�;短期缺口明顯,搶人以薪�+落地�(xiàng)目吸引為��
· 中期�1–3 年):隨著本地院校與企業(yè)合作加深,以及省�“AI+”�(shí)施方案的推�(jìn),本地人才池體量�(huì)�(kuò)�,但�(duì)“能跨域落地的大模型工程師”供需仍將長期偏緊(因培養(yǎng)周期長)�
�、給企業(yè)(制造方 / 平臺(tái)� /投資方)� 10 條可�(zhí)行建�
1. �“算力 + �(shù)�(jù) + �(xiàng)�”打包作為招聘吸引�:提供訓(xùn)練資�/算力�、真�(shí)�(chǎn)線數(shù)�(jù)與試�(diǎn)場景,比單純加薪更有吸引��
2. �(shè)�“校企�(shí)�(xùn)�”�“中試–GMP/�(chǎn)�”�(lián)合培�(yǎng),縮短人才落地時(shí)間�
3. 采用“崗位分級(jí) + 模塊化培�(yǎng)”:把模型工程化分解為“�(shù)�(jù)工程 → 模型�(xùn)� → 推理�(yōu)� → �(yùn)�”模塊,內(nèi)部輪崗培�(yǎng)�(fù)合能��
4. �(gòu)建長期激�(lì)(期�(quán)/�(xiàng)目分�/科研職位�,吸引核心技�(shù)人才�
5. 與獵頭合作建�“長沙智能制�+大模型人才庫”,定期舉辦技�(shù)沙龍與閉門招聘�(huì)�
6. 把落地項(xiàng)目作為面�/試用考核的一部分:短期試�(diǎn)合同�POC 證明候選人實(shí)�(zhàn)能力�
7. 投資�(shù)�(jù)治理與標(biāo)注質(zhì)�:高�(zhì)量標(biāo)注資源直接決定模型落地效�,提前規(guī)劃成本與�(tuán)�(duì)�
8. �(yōu)先招�“帶項(xiàng)目經(jīng)�(yàn)”的復(fù)合型人才(系�(tǒng)集成 + 模型工程化)�
9. 搭建“工業(yè)AI安全與合�(guī)”�(guī)�,提前防范上線風(fēng)�(xiǎn)�
10. 在招聘文案中突出“�(yè)�(wù)所有權(quán) + 技�(shù)主導(dǎo)�(quán) + �(chǎn)線試�(diǎn)”,這對(duì)于中高級(jí)人才尤為重要�
�、給獵頭�(jī)�(gòu) / HR 的落地操作清單(可以直接�(zhí)行)
· 建立 3 �(gè)候選池:A. 大模型工程化專家�B. 工業(yè)軟件/IIoT 與數(shù)�(jù)工程��C. �(chǎn)線自�(dòng)�/�(jī)器人集成與維�(hù)�
· �(shè)�(jì) 2 小時(shí)技�(shù)篩選腳本:包含工�(yè)�(xié)議熟悉度、模型上線流程描述、邊緣部署與回滾演練問題�
· 開發(fā)“入職落地�”:算力對(duì)接聯(lián)系人�90 �POC目標(biāo)、產(chǎn)線導(dǎo)師配�、安�/科研�(bǔ)貼指南�
· 與高校簽署聯(lián)合培�(yǎng)�(xié)議(提供題目、實(shí)�(xùn)�(jīng)�(fèi)、聯(lián)合導(dǎo)師),并� 6 �(gè)月回收候選人清單�
�、給求職者的職業(yè)建議(如何抓住長沙機(jī)�(huì)�
1. �(bǔ)齊跨域能力:在掌握自�(dòng)�/�(jī)�/電控的同�(shí),補(bǔ)一門�Python�MLOps、模型壓�/推理�(yōu)化)�
2. �“�(xiàng)目交�”而非“科研論文”說話:能在產(chǎn)線上完成 POC 的經(jīng)�(yàn)比理論更值錢�
3. 在面試中�(zhǔn)�“90 天能做成什�”的明確交付方案�
4. 談判�(shí)�“長期激�(lì)/�(xiàng)目主控權(quán)/算力支持”納入總包�(jì)��
參考來�
· 尚賢�(dá)獵頭�2025長沙智能制造人才白皮書(行�(yè)觀�、崗位委托數(shù)�(jù)��
· 湖南省《貫徹落�(shí)國務(wù)�“人工智能+”行動(dòng)的實(shí)施方案》(2025),�(duì)行業(yè)大模型與行業(yè)場景目標(biāo)的政策支��
· 2025 年長沙互�(lián)�(wǎng) / AI 相關(guān)大會(huì)�(bào)�、地方人才激�(lì)與吸引數(shù)�(jù)(長沙推�(dòng) AI �(chǎn)�(yè)化的�(bào)道)�
· 國際/�(chǎn)�(yè)案例:制造端大模�/工業(yè) LLM 與應(yīng)用趨勢(Foxconn 等制造企�(yè)�(fā)布自研大模型的示例),說明制造業(yè)集團(tuán)正在�(gòu)建自有大模型能力�
· 智能制造與�(jī)器人、智能體在制造場景落地的新聞與分析(Reuter �(guān)� AI �(qū)�(dòng)�(jī)器人制造的趨勢��