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      大廠HR:AI時代,我們招什么人?

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      簡歷上寫“會用AI”,已經(jīng)過時了。

      定焦One(dingjiaoone)原創(chuàng)

      作者 | 李夢冉 王璐 王漢星 雷晶 金玙璠

      編輯 | 金玙璠

      如果你最近在找工作,或者打算跳槽,大概率會發(fā)現(xiàn):現(xiàn)在大廠的招聘JD里,AI的含量高得嚇人。

      兩年前,如果你的簡歷上寫著“熟練使用ChatGPT”,HR可能還會多看兩眼,覺得你是個愿意擁抱新事物的人。但現(xiàn)在,這句話的含金量,大概就跟十年前在簡歷里寫“精通Word和Excel”差不多。

      招聘一線的變化,比我們想象的要殘酷得多。

      技術(shù)崗位的界限正在被打破。以前大廠招人,前端是前端,后端是后端。現(xiàn)在,很多公司招的是“全棧AI工程師”。過去三個人的活兒,現(xiàn)在一個人加一堆AI工具就干完了。

      非技術(shù)崗位的日子也不好過。運營、市場、HR,甚至法務(wù)和財務(wù),都在被要求用AI來干活。大廠甚至已經(jīng)開始用AI來做簡歷初篩,0.3秒就能掃完一份簡歷。

      這不禁讓人心里打鼓:我們過去辛辛苦苦攢下的工作經(jīng)驗,是不是就不值錢了?一個剛畢業(yè)、把AI玩得很溜的應(yīng)屆生,是不是反而更吃香?

      為了搞清楚大廠現(xiàn)在到底想要什么樣的人,我們和五位招聘行業(yè)的從業(yè)者聊了聊,他們之中,有在大廠內(nèi)部做校招的95后HR,有服務(wù)頂級互聯(lián)網(wǎng)大廠多年的資深獵頭,也有連接大廠與求職者的招聘平臺創(chuàng)始人。希望這些不同視角的分享能給你一些啟發(fā)。

      01.簡歷上寫“熟練使用AI工具”,寫了等于沒寫

      洛洛 | 北京 95后 互聯(lián)網(wǎng)大廠HR(校招方向)

      我在某互聯(lián)網(wǎng)大廠做校招,從ChatGPT、DeepSeek,再到最近各種AI agent爆發(fā),說實話,每一輪迭代我都能在簡歷池里看到變化。最直觀的感受是兩個維度:一個是崗位本身變了,另一個是對人的底層素質(zhì)的要求變了。

      先說崗位。今年我們公司推出了“AI+人力資源培訓生”這個方向,之前它叫“HR培訓生”。背后的能力模型完全是兩套邏輯。

      以往我們看一個HR培訓生,核心是人際感知力、對人性的洞察。今年不一樣,我們希望你不僅會分析數(shù)據(jù),更希望你能培養(yǎng)自己的agent,讓AI去輔助你完成簡歷初篩、面試記錄分析等重復(fù)性工作。


      所以現(xiàn)在簡歷上寫“熟練使用ChatGPT”已經(jīng)不夠了。只是籠統(tǒng)地寫“熟悉AI工具”,在HR眼里跟沒寫差不多。我們想看的是:你在哪個項目里用了AI?解決了什么問題?產(chǎn)出了什么結(jié)果?

      很多人問,AI是不是讓應(yīng)屆生和三年經(jīng)驗的人差距縮小了?我覺得不一定。AI說到底是工具,一個有三年經(jīng)驗的人更知道自己領(lǐng)域里的痛點在哪里,知道怎么向AI提問,知道什么結(jié)果是合理的。

      我舉個例子:我們技術(shù)崗大概分兩個方向,研發(fā)和算法。研發(fā)里的前端受AI沖擊比較大,今年HC確實有一定縮減。但算法崗就不一樣了,像agent、AI infra、多模態(tài)、自然語言處理這些方向,要求反而是提高了。我們甚至會看候選人有沒有在CV、ACL這類頂會上發(fā)過論文。

      非技術(shù)崗也是,運營、市場、法務(wù)、財務(wù),多多少少都對AI能力有要求,就像我上面提到今年推的AI+HR方向。

      我今年進學校做宣講,發(fā)現(xiàn)很多同學擔心自己不會用AI就被淘汰,又不知道怎么才算“會用”。我的建議是:提前做職業(yè)規(guī)劃。

      比如說你未來想做AI產(chǎn)品經(jīng)理,那你就可以自己試著跑小程序、做demo。現(xiàn)在AI工具已經(jīng)把這件事的門檻降得非常低了,你不需要會寫復(fù)雜的代碼,但你得有產(chǎn)品思維,比如你會做競品分析,會做用戶洞察,能從0到1想清楚一個產(chǎn)品的邏輯。這些才是真正拉開差距的地方。

      02.好奇心+判斷力,成為核心素質(zhì)

      周子龍 | 北京 00后 知潛創(chuàng)始人

      這兩年,我明顯感覺到招聘市場的變化比過去十年還要大。簡單說就是八個字:崗位在變少,要求在變高。

      尤其是在大廠,無論你是新人還是老兵,技術(shù)崗還是非技術(shù)崗,掌握并熟練使用AI工具,正在成為基本的職業(yè)素養(yǎng)。而且,AI正在抹平崗位之間的邊界,一個人能干的活越來越多了。

      最明顯的就是前后端工程師的界限正在消失,非技術(shù)崗也不例外。對運營、市場等職能,AI主要替代的是“基礎(chǔ)生產(chǎn)”環(huán)節(jié)。比如大廠招運營,會要求候選人能用AI工具快速生成多語言、多風格的文案、海報、視頻腳本等,相當于一個人干了過去一個小組的活。


      我注意到,現(xiàn)在面試時,大廠甚至不少創(chuàng)業(yè)公司,都會出題測試候選人使用AI工具的能力。這已經(jīng)逐漸成為面試的常規(guī)環(huán)節(jié)。

      大廠招人的底層邏輯其實沒變:招人是來提升生產(chǎn)力、交付結(jié)果的。只是如今,生產(chǎn)力=人+AI工具。

      因此,招聘標準也隨之進化,可以總結(jié)為三點:

      第一,AI工具是“必選項”。無論什么崗位,如果不會用AI提效,競爭力會大打折扣。現(xiàn)在大廠所有業(yè)務(wù)都在推進“AI化”,你不懂AI,可能連業(yè)務(wù)都理解不了,更別說做增長了。

      第二,從“看經(jīng)歷”到“看結(jié)果”。過去簡歷重點看你在哪里工作過,現(xiàn)在更關(guān)注你“做成了什么”,尤其是你用AI做出了哪些可展示的成果。

      第三,好奇心+判斷力,成為核心素質(zhì)。AI技術(shù)迭代速度極快,沒有持續(xù)的好奇心和學習能力,很快就會落伍。但光有好奇心不夠,還得知道什么工具適合解決什么問題,生成的結(jié)果該如何評判和優(yōu)化。二者缺一不可。

      如果你是一位正在找工作或考慮跳槽的牛馬,我的是建議是:立刻、馬上,去學主流AI工具,選與你崗位最相關(guān)的,玩到精通,讓它成為你的“外掛大腦”;用AI“重新做一遍”你的過往項目,把提升的效率和成果寫進簡歷里。

      03.大廠3個HC縮成1個,崗位更少、人更值錢

      劉杰 |33歲 北京 互聯(lián)網(wǎng)獵頭顧問

      我做了8年獵頭,主要服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)大廠的技術(shù)崗招聘。

      過去,手里最穩(wěn)的單子是資深Java后端和高級前端工程師,客戶要求簡單明了,候選人畫像也清晰。

      但ChatGPT火了之后,招聘需求的迭代速度快得嚇人。半年前我給某大廠算法崗?fù)迫耍蛻暨€要求精通Prompt Engineering(提示詞工程)。上個月,同一個JD已經(jīng)改成“具備多Agent協(xié)同系統(tǒng)設(shè)計經(jīng)驗,能獨立完成復(fù)雜業(yè)務(wù)場景的Agent編排”。

      Prompt優(yōu)化從加分項變成了基本功,現(xiàn)在連門檻都算不上。LLM微調(diào)、Prompt優(yōu)化、效果評估,這些在2024年還是高階技能,現(xiàn)在已經(jīng)是簡歷上的基本要求,寫上去不會加分,但沒有一定會減分。現(xiàn)在最值錢的可能是AI Lab的相關(guān)工作經(jīng)歷。

      除了技能需求,崗位設(shè)置變化也很大。以前大廠招人技術(shù)棧分得很細,有前端、后端、測試,各管一攤。而現(xiàn)在技術(shù)棧的崗位越來越少,很多部門直接把前端、后端濃縮成一個崗位,比如AI應(yīng)用開發(fā)工程師或者全棧AI工程師。


      過去三個HC的事兒,現(xiàn)在一個就解決了。

      所以篩選簡歷時,我的標準也在變。以前看項目經(jīng)驗、大廠背書,現(xiàn)在看AI應(yīng)用落地經(jīng)驗,那些在簡歷里面說自己能熟練使用某某AI工具的,我都覺得像個“原始人”。用大廠HR的黑話來說就是,我要的是可量化的AI使用結(jié)果和業(yè)務(wù)閉環(huán)能力。

      對于職場新人或者應(yīng)屆生,我覺得現(xiàn)在的機會更多了。一個完全沒經(jīng)驗的新人和一個工作了三四年的人,差距幾乎已經(jīng)被AI抹平了。

      那些只會按流程干活,沒有業(yè)務(wù)判斷力的資深員工,反而不如一個會用AI的應(yīng)屆生。而且大廠對于具備一定AI能力的新人也比以前更慷慨,開出的薪資可能比以前高出20%-30%。

      我給正在求職技術(shù)崗的年輕人的建議是,證明自己比AI更懂業(yè)務(wù),比證明自己比AI會寫代碼更重要。

      04.我?guī)痛髲S挖人才,AI能力像空氣一樣必需

      王磊|北京 科銳國際華北區(qū)科技業(yè)務(wù)負責人

      過去,互聯(lián)網(wǎng)大廠更關(guān)注To C業(yè)務(wù)的相關(guān)崗位,這兩年,應(yīng)用算法、國產(chǎn)芯片適配、AI云架構(gòu)相關(guān)的人才需求明顯增加。

      職位需求中的AI含量更是明顯提高了。以產(chǎn)品經(jīng)理為例,過去企業(yè)更關(guān)注候選人的需求分析、用戶調(diào)研等傳統(tǒng)能力。但到了今年,熟悉主流大模型API調(diào)用、具備大模型產(chǎn)品設(shè)計經(jīng)驗、有AI相關(guān)的產(chǎn)品落地項目,變成了招聘核心要求。


      招聘需求變了,對候選人的要求自然也跟著在變。AI沒讓經(jīng)驗貶值,反而讓“經(jīng)驗+AI”更值錢了。很多應(yīng)屆生使用AI多停留在學業(yè)層面;而有工作經(jīng)驗的職場人,會將AI運用在具體的工作場景中,憑借在業(yè)務(wù)、行業(yè)理解上的優(yōu)勢,讓AI發(fā)揮作用。

      行業(yè)也出現(xiàn)了一個反常識的現(xiàn)象:對AI最抵觸的,反而是部分IT開發(fā)人員。他們離技術(shù)最近,感受到技術(shù)替代帶來的職場壓力,就會本能地排斥。但AI能力已經(jīng)像空氣一樣必需,積極學習新產(chǎn)品、新知識的人才會越來越“值錢”。

      不同崗位受到的沖擊程度也是不一樣的。財務(wù)、法務(wù)這些流程化強的崗位,效率被AI拉上去后,企業(yè)就不需要那么多人了。而獵頭、咨詢服務(wù)這類依賴經(jīng)驗判斷和溝通的崗位,短期內(nèi)則難以被替代。

      與此同時,行業(yè)的人才流動也在發(fā)生變化。越來越多大廠管理崗或資深技術(shù)人,開始批量流向國央企的數(shù)字化平臺,或者選擇自己創(chuàng)業(yè)。他們在大廠晉升空間見頂,但行業(yè)經(jīng)驗、人脈、體系化能力都在巔峰期。而國央企正處于數(shù)字化搭建或升級的關(guān)鍵時期,最需要的就是這種有資源、能從0到1落地項目的資深人才。

      05.未來出路:把你的業(yè)務(wù)“蒸餾”給AI,跑通自動化

      陸海天|資深獵頭

      “招聘要不要考察AI能力”這個問題已經(jīng)沒什么意義了。凡是有點追求的科技公司,用AI早就是默認操作。現(xiàn)在大廠招人的標準是:你對AI有沒有產(chǎn)業(yè)級的理解,能不能用AI改造業(yè)務(wù)。

      過去大廠互相挖人,看重的是項目經(jīng)驗,本質(zhì)是復(fù)制對手的工作方法。現(xiàn)在同樣的崗位,不是讓你做原來的事,而是“每天陪AI打磨”。說白了,大廠現(xiàn)在幾乎只在做一件事:把所有產(chǎn)品AI化。

      舉個例子,招運營,面試官會直接提問:你怎么把10個賬號擴展到100個,用更低成本產(chǎn)出更多優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。這背后是AI時代的兩種經(jīng)營思路,如果能做成,企業(yè)要不吞并對手的份額,擴大自己的團隊,實現(xiàn)增長與擴張,要不就是自我削減團隊,實現(xiàn)降本增效。

      AI賦能帶來的直接后果,就是崗位結(jié)構(gòu)的大洗牌。

      拿程序員來說,我服務(wù)某頂級互聯(lián)網(wǎng)大廠多年,今年拿到的上百個崗位里,有70%以上與AI直接相關(guān)。但程序員崗位嚴重縮水。一些頭部大廠的純技術(shù)開發(fā)崗,已經(jīng)不到原來的20%。以前程序員說自己“代碼能力強、能加班”是有用的,現(xiàn)在,在AI面前幾乎沒有競爭力。一些頂級程序員的速度和產(chǎn)出都趕不上AI。再過一兩年,“程序員”可能會成為歷史概念。

      在技術(shù)崗中,處境最好的是算法人才,特別是能把大模型嫁接到傳統(tǒng)行業(yè)、改造工作流程的人。道理很簡單:AI缺優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)和場景理解。只要有一個懂取舍的專業(yè)人士在中間,AI的能力邊界就能不斷擴展。這種人才稀缺,往往被企業(yè)哄搶,或者被資本推動去創(chuàng)業(yè)。主導這類項目的運營和項目經(jīng)理,同樣值錢。

      在這一輪變革中,沖擊最大的是職能崗。大公司每天收到海量簡歷,已經(jīng)高度依賴AI做初篩,0.3到0.4秒掃完1500份。如此效率,普通職能崗很快被邊緣化。


      一個例外是市場營銷崗位。它靠近用戶且需要創(chuàng)意、判斷,AI可以輔助策略制定、風險評估。前陣子某手機廠商的輿情事件,如果用AI應(yīng)該能評估出風險,因為AI誰都不敢得罪,不會設(shè)計這么激進的傳播方案。但AI的短板也顯而易見:缺乏新鮮創(chuàng)意。目前做創(chuàng)意的營銷人才,依然有較大空間。

      說到這里,我們要正視一點:大廠思考的是人到底能為AI做什么。主體已經(jīng)變成了AI。對于員工來說,如何適應(yīng)公司的要求,最大限度將自己手里的業(yè)務(wù)和AI融合是基本的工作要求。

      我用一個比喻形容當前的職場:每個人都是棋手,老板給你“tokens”,相當于AI算力的使用額度,你用這筆資源,對業(yè)務(wù)做了怎樣的賦能,決定了你在公司的價值。

      這個能力,跟年齡無關(guān),跟學校背景無關(guān),最關(guān)鍵的是:你能否把自己負責的業(yè)務(wù)模塊完整“蒸餾”出來,交給AI跑通流程,實現(xiàn)自動化。做得到,老板自然愿意給你更高薪水、更大權(quán)責,甚至有機會去改造其他業(yè)務(wù)線。

      這也意味著,應(yīng)屆生面臨的挑戰(zhàn)比成熟職場人更大。既沒有業(yè)務(wù)經(jīng)驗,也沒有AI思維和全局意識。要真想幫他們,大學階段就該開AI實戰(zhàn)課,讓他們用AI做具體項目。

      美國已經(jīng)出現(xiàn)故意“污染”AI數(shù)據(jù)來保護崗位的行為,但擋不住企業(yè)的AI投入。中國的整體導向更鼓勵A(yù)I賦能,企業(yè)會走得更快。未來幾年,上市公司財報會越來越多提到使用AI agent的比例,而不是員工人數(shù)。

      *題圖及文中配圖來源于pexels。

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