只要人类还在追求更高效的生产、更美好的生活、更广阔的未知，ta们就永远是那个用代码推动世界向前的人。
——女同事说
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四舍五入做新东方精神股东！
这两天高考出分，大家开始忙志愿填报，有一个专业的热度直接拉满，成了很多考生和家长的“头号选择”。
2025年，该专业的清北顶级实验班在河南等多个高考大省投档线突破700分大关，妥妥站在了金字塔尖。
今年校招季，、字节等头部互联网公司，为该专业的顶尖应届生开出了近百万的年薪。
图片来源：网络
这类手捧金饭碗的人才从事的职业就是——人工智能工程师。Ta们不仅有令人艳羡的高薪，更有用代码撬动世界的无限可能。
01
AI全能硬核团
很多人以为“AI工程师”是一个单一岗位，其实这是一个分工明确的庞大技术群体。
人社部对AI工程师的概括是：
图片来源：人社部官网
大白话就是：研究AI技术、开发AI系统和让AI能落地的人。到了2026年，这个职业的分化更加清晰，基本分成了三层：基础模型和算法研究层、应用落地层、产品交付层。
基础模型与算法研究工程师，是“脑力担当”，技术门槛高到能劝退99%的从业者。包含的岗位有大模型算法工程师、AIInfra（人工智能基础设施）工程师等。
大模型能写论文、解奥数、陪你唠嗑等等，所有让人惊呼\"AI成精了\"的时刻，背后都是他们在默默“炼丹”。
他们每天的日常是：搭更能装的“炼丹炉”（设计模型架构）、往炉子里喂几十TB的“数据原材料”（做预训练）、调几百个超参数让模型越来越聪明。
其中最重要的就是数据，所谓数据喂得好，模型才会跑；数据质量差，调参调到傻。在网上随便一搜AI算法工程师，哀鸿遍野全是在喊——数据！数据，数据……
图片来源：小红书@Flawdia
但也正是这份绝大多数人都搞不定的\"差事\"，换来了行业金字塔尖的薪资，这一领域工程师的平均月薪在三大类岗位中最高。
基础的算法工程师岗，平均招聘月薪能达到25,236元，而更核心的算法研究员、大模型算法工程师平均月薪可达7万元以上。
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如果说第一层的工程师是造“发动机”的，AI应用落地领域的工程师就是负责把这台发动机装到车上。他们要解决的是：怎么让AI在真实场景里干活，常见的岗位是AI应用开发工程师、AI Agent工程师和MLOps工程师。
在这个团队里，有一个戏份最重的核心角色，就是大家调侃的\"AI善后工程师”AKA“AI擦屁股专家”，将AI干的能得6080分的活，一路修修补补逼近满分。
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比如用RAG技术，缓解大模型\"一本正经胡说八道\"的毛病，给它配上权威的知识库。
用Agent开发给AI装上手脚，让它能自己查资料、写报告、发邮件，甚至能自己规划一整周的工作。
有了能思考的大脑和能干活的手脚，AI最终能不能变成人们愿意用、企业愿意掏钱的产品，这就需要第三层的交付工程师出场了。
日常工作很好懂：就是蹲在第一现场，把方案里的AI变成客户能用的东西——部署系统、对接数据、调试模型，同时还得做好客户的“预期管理”，防止临时冒出来的那句“再加个功能呗”。
如果说研发只管造AI，交付则需要搞定AI落地最后一公里的所有事。
这群人堪称圈内“三语翻译机”：既能听懂客户一线的痛点吐槽，也能理解研发端晦涩的技术黑话，还能接住管理层画下的商业大饼。
少了他们，再顶尖的大模型、再完善的AI工具，都只会困在实验室当摆设，根本没法推向市场。
听起来是不是都挺酷的？造模型、写代码、蹲现场，样样能打、个个硬核。市场也确实没亏待他们，大厂抢人直接把薪资卷到了近百万，但代价是——算力和头发，总有一个先“烧”完……
02
高薪有代价，内卷无淡季
AI工程师的工作，需要跟时间、金钱和运气死磕。一次大模型训练烧掉几十万算力成本；为了盯训练进度，凌晨三点爬起来看日志、节假日守在机房是基操。
但这些看得见的消耗，其实都还不是最磨人的。最折磨人的，是投入一切后的不确定性。
比如熬了好几个通宵调参数、喂了几十TB的数据，等了整整一周，最后可能直接“炸炉”，几周的心血瞬间打水漂；也可能同一个模型换个场景，效果就差的离谱。
图片来源：小红书@青椒大长腿
也正因为这事儿费钱又费时间还靠点玄学，圈子里才会管AI算法工程师叫“炼丹师”，把训练AI模型的过程叫作“炼丹”。
一位网友分享了自己的工作体验：
看完仿佛整个人进入了循环噩梦……
这种炼丹的苦可能是算法岗的专属噩梦，但AI带来的强制加班和改不完的AI bug，是所有AI工程师都逃不掉的“内卷陷阱”。
图片来源：小红书@冯不秃
因为很多管理层认为AI能提效，以前正常周期能完成的事，现在默认应该更快。AI的发展不仅没有让打工人5点下班，反而让更多人被裁员，其他人继续工作到10点。
如果只是加班也就忍了，更扎心的是——一不小心就会被背刺，工作重心从“写代码”变成了“给AI改bug”。毕竟AI写的代码，看着“人模狗样”，一跑全是坑。
图片来源：小红书@程序员小光日记
加班、背刺咬咬牙还能抗；技术迭代的速度，才真叫人绝望。在这里，“学不动了”不是中年人的感叹，而是所有人的焦虑。
2024年模型版本迭代周期平均约需132天；到了2026年已经减半，仅2026年1月1日到除夕（约47天），国内就有超过30起有影响力的AI模型发布，相当于平均每1.5天就有一个新模型面世。
图片来源：小红书@不转码成功不改名
怨不得有人说，AI行业的知识保质期，已经比冰箱里的牛奶还短了。
有AI工程师发帖称，每日点开网页就会发现某大模型又更新了，焦虑+1+1+1……
图片来源：小红书@AI+时代打怪升级
但凡学得慢一点，可能后面就有人顶上来了——而且他们更年轻、更“便宜”、更“能熬”。
网上有一句特别扎心的自嘲：“35岁之前是人才，35岁之后是成本。”这是段子，但也真实情况。
AI核心职业的求职者中，35岁以下占比达到80%至90%，今天那个35岁的同事还在工位，可能明天就被“蒸馏”成了skill。
图片来源：小红书@一粒黑子
网上30多岁的AI工程师有的要去考公上岸，有的打算“黄袍加身“送外卖，其实这批玩梗的人心里清楚，搞笑是为了不哭……
一边是诱人的薪资，一边是炸炉、内卷、改不完的bug、追不上的技术和焦虑的职场中年危机，这就是这个职业最真实的两面。
如果你看到这里，好奇这份痛爽交织的工作到底由哪些人扛下？又或是心里燃起入行的念头，那必须得实话实说：想拿到AI行业的高薪入场券，没有一点捷径可以走。
这个行业虽然对\"出身\"格外宽容，但对\"能力\"极其挑剔。
科班出身的人，大多来自计算机、软件工程、电子信息等相关专业，但学校教材永远追不上技术迭代的速度，真正的功夫只能在实验室反复炼丹、在项目里摸爬滚打才能磨出来；就算熬到毕业，也只是拿到了入场资格，后面还要继续拼经验、拼成果。
外行人也有机会入行，可以从AI训练师、AI产品运营等基础岗位切入，但同样需要一步一个脚印地积累。没有扎实的技术底子，光靠一时的热情，根本扛不住那些烧脑的日夜。
科班要卷，转行更要卷。只有看清了它的残酷与真实，我们才能更理性地谈论它的未来。
03
热度会退潮，但价值会沉淀
很多今天被视为必不可少的技能，明天可能就会被大模型自己学会。但这种快速变化，恰恰是AI行业最有生命力的地方。
岗位在消失，但价值在扩散；不确定性在增加，但可能性也在无限放大。
像在医疗领域，AI影像诊断早已成为了超强助攻。
宁波的邱大叔，只花了约174元做了腹部平扫CT，就被AI系统查出了早期胰腺癌——这种\"癌症之王\"超过80%的患者确诊时已是晚期，五年生存率不到10%。
而这位幸运的大叔，正是因为胰腺癌AI早筛模型精准捕捉到了那个只有1.5厘米的微小病灶，获得了宝贵的手术机会。
在养老护理中，智能机器人成了24小时在岗护工。
养老院的巡房机器人，会在夜间默默守护着老人们的安全。一旦识别老人摔倒、长期卧床不动等危险状况，会立刻发出预警。曾在深夜及时察觉老人突发心梗，争取了关键抢救时间。
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对于失能老人来说，智能护理机器人更是让他们重新找回了尊严，不用再因为大小便问题麻烦别人。
这些温暖的改变，背后都是一代代AI工程师默默付出的成果。Ta们可能不常站在聚光灯下，但每一个突破，都在悄然改变着你我的日常——这里面，既有埋头做算法的研究者，也有懂行业、会沟通的业务落地者。
AI从来不是为了取代人类而存在的，它是放大能力的工具。
而那些AI永远学不会的东西——对生命的敬畏、对弱者的共情、对复杂问题的判断力、面对危机时的担当，是AI工程师真正的核心竞争力，也是这个行业最珍贵的底色。
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