2025 年，成都正從“新一線互聯(lián)網(wǎng)城市”加速邁向“西部 AI 創(chuàng)新高地”。大模型、AI 工程化、算力基礎(chǔ)設(shè)施與行業(yè)智能化應(yīng)用正在推動(dòng)新一輪創(chuàng)業(yè)潮。然而，創(chuàng)業(yè)公司最突出的瓶頸不是技術(shù)方向不清，而是 “缺人”——尤其是缺關(guān)鍵型、稀缺型、能落地的 AI 復(fù)合人才。

基于尚賢達(dá)獵頭公司對(duì)成都 80+ 家 AI 創(chuàng)業(yè)企業(yè)、AI 應(yīng)用企業(yè)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)園區(qū)項(xiàng)目的訪談與項(xiàng)目數(shù)據(jù)，我們總結(jié)出：2025 年成都 AI 創(chuàng)業(yè)公司的用人缺口呈現(xiàn)“結(jié)構(gòu)性緊缺 + 工程化為王 + 行業(yè)落地強(qiáng)依賴”的特點(diǎn)。

以下為完整的人才趨勢(shì)報(bào)告。

一、整體趨勢(shì)：成都 AI 創(chuàng)業(yè)公司進(jìn)入“工程化競爭時(shí)代”

2025 年成都 AI 生態(tài)的顯著特征有三條：

1.   創(chuàng)業(yè)速度快于人才供給速度

o    算力集群、科創(chuàng)平臺(tái)（天府實(shí)驗(yàn)室、大模型平臺(tái)）、AI+產(chǎn)業(yè)孵化器密集落地。

o    新成立的 AI 創(chuàng)業(yè)公司顯著增加，但招聘周期普遍延長 2–3 倍。

2.   模型不是門檻，工程化才是壁壘
創(chuàng)業(yè)者普遍反映：“模型能調(diào)，會(huì)用就行；最難找的是 能把 AI 產(chǎn)品做成能賣、能部署、能服務(wù)行業(yè)客戶的人 。”

3.   應(yīng)用方向驅(qū)動(dòng)型人才需求爆發(fā)
AI 在制造、醫(yī)療、交通、文旅、政務(wù)等領(lǐng)域出現(xiàn)大量定制化需求，形成從“算法為先”向“場景為先”的人才結(jié)構(gòu)升級(jí)。

二、2025 年成都 AI 創(chuàng)業(yè)公司最缺的六類人才（緊缺度從高到低）

TOP1：AI 應(yīng)用落地工程師 / MLE（Machine Learning Engineer）

緊缺指數(shù)：★★★★★（2025 年成都最難招）

AI 創(chuàng)業(yè)公司普遍面臨“一堆算法，沒人能真正落地”的困局。

需求特征：

• 懂 Pytorch/TF、懂模型微調(diào)，又能完成部署與推理優(yōu)化
• 兼具工程能力（C++/CUDA/Go/Python）
• 能將模型接入業(yè)務(wù)流程、完成端到端 deliver
• 能做 API、服務(wù)化、容器化、推理加速

代表崗位： MLE、AI 工程化專家、模型部署工程師、算法工程師（應(yīng)用向）

TOP2：大模型微調(diào) / AIGC / 多模態(tài)算法工程師

緊缺指數(shù)：★★★★☆

成都大量 AI 創(chuàng)業(yè)公司集中在以下賽道：

• AIGC（圖像生成、影視特效、數(shù)字人）
• 智能客服/智能體
• 垂直行業(yè)大模型（政務(wù)、制造、醫(yī)療、文旅）
• 視覺+語音+文本的多模態(tài)模型

緊缺原因：

• 成都本地高校算法博士供給有限
• BAT / 頭部 AI 公司算法人才留存率高
• 創(chuàng)業(yè)公司缺“算法負(fù)責(zé)人級(jí)別”人才

TOP3：AI 產(chǎn)品經(jīng)理（行業(yè)解決方案向）

緊缺指數(shù)：★★★★☆

AI 創(chuàng)業(yè)公司最大短板之一就是 “只有技術(shù)，沒有產(chǎn)品”。

尤其稀缺：

• AI 醫(yī)療產(chǎn)品經(jīng)理
• AI 制造解決方案經(jīng)理
• AI 營銷/內(nèi)容生成產(chǎn)品經(jīng)理
• AIGC 產(chǎn)品 Owner
• AI Agent 產(chǎn)品經(jīng)理

這些崗位必須同時(shí)具備 行業(yè)知識(shí) + 算法理解 + 項(xiàng)目管理能力，復(fù)合性極強(qiáng)。

TOP4：AI 推理優(yōu)化 / 算力平臺(tái)工程師

緊缺指數(shù)：★★★★

隨著成都算力中心集群建設(shè)，大量創(chuàng)業(yè)公司需要：

• 模型推理加速（TensorRT、ONNX Runtime）
• 顯存優(yōu)化
• 分布式推理
• 大模型部署與監(jiān)控
• 云原生 + GPU 調(diào)度（K8s、Ray）

這些崗位對(duì)工程能力和底層理解要求高，因此供給極少。

TOP5：AI 銷售 / 行業(yè) BD（尤其是 AI+制造、AI+政企）

緊缺指數(shù)：★★★☆

成都 AI 創(chuàng)業(yè)公司普遍缺乏 能真正把 AI 產(chǎn)品賣出去的人。

高潛 AI 銷售要能：

• 理解 AI 產(chǎn)品邏輯
• 能講清 ROI
• 拓展制造、政企、金融、文旅等客戶
• 推動(dòng)試點(diǎn)項(xiàng)目落地

這類人才收入非常高，底薪+提成模式普遍比 SaaS 行業(yè)更激進(jìn)。

TOP6：數(shù)據(jù)工程師 / 數(shù)據(jù)標(biāo)注質(zhì)量負(fù)責(zé)人

緊缺指數(shù)：★★★

雖然 AI 已進(jìn)入大模型時(shí)代，但數(shù)據(jù)仍決定模型效果。

成都的 AI 公司對(duì)以下崗位需求增長明顯：

• 數(shù)據(jù)平臺(tái)工程師
• 數(shù)據(jù)治理（Data Governance）
• 數(shù)據(jù)清洗 / 標(biāo)注質(zhì)檢
• 數(shù)據(jù)流水線運(yùn)維（ETL/ELT）

三、成都 AI 創(chuàng)業(yè)公司的招聘痛點(diǎn)：為什么“缺人”會(huì)這么嚴(yán)重？

1. 算法人才數(shù)量不足（本地高校優(yōu)勢(shì)不夠）

與北上廣深相比，成都在：

• AI 相關(guān)博士
• 高端算法專家
• 算法 Leader / Head of AI
  供給量不足。

2. 大量 AI 公司偏“輕研發(fā)、重落地”，工程人才成主戰(zhàn)場

而工程化人才（MLE、推理優(yōu)化）在全國都緊缺。

3. 創(chuàng)業(yè)公司薪資競爭力有限

尤其是頂級(jí)算法崗，不少被上海/深圳互聯(lián)網(wǎng)大廠提前“搶走”。

4. 垂直行業(yè) AI 的復(fù)合崗位缺口巨大

制造、醫(yī)療、交通等行業(yè)的 “行業(yè)專家 + AI 技術(shù)理解” 復(fù)合型人才，本身供給就稀缺。

四、2025薪酬區(qū)間（成都市場實(shí)際參考）

以下區(qū)間為尚賢達(dá)獵頭成都項(xiàng)目平均數(shù)據(jù)，僅反映創(chuàng)業(yè)公司現(xiàn)狀。

崗位	薪酬范圍（年薪）
AI 應(yīng)用落地工程師（MLE）	25–45 萬
多模態(tài)算法工程師	30–55 萬（博士可達(dá) 60–80 萬）
AIGC 算法	28–50 萬
AI 產(chǎn)品經(jīng)理	25–45 萬
算力/推理優(yōu)化工程師	30–55 萬
AI 銷售 / BD	20–35 萬 + 高額提成
數(shù)據(jù)工程師	20–35 萬

五、尚賢達(dá)獵頭給成都 AI 創(chuàng)業(yè)公司的建議

1. 招聘節(jié)奏前移：先找人，再立項(xiàng)

AI 創(chuàng)業(yè)公司失敗的一大原因：技術(shù)路線清晰，但關(guān)鍵工程化人才始終招不到。

2. 用“股權(quán) + 靈活激勵(lì)”補(bǔ)齊薪酬差距

特別是算法負(fù)責(zé)人、工程化負(fù)責(zé)人、產(chǎn)品Owner等核心崗。

3. 重視行業(yè)專家的“跨界引入”

制造、醫(yī)療、交通的行業(yè)專家成為 AI 落地的關(guān)鍵橋梁。

4. 打造“可落地的 AI 團(tuán)隊(duì)結(jié)構(gòu)”

經(jīng)典結(jié)構(gòu)（2025 成都較成熟團(tuán)隊(duì)）：

• 1 名 Head of AI
• 2–4 名算法工程師
• 3–6 名 MLE
• 1–2 名產(chǎn)品經(jīng)理
• 2 名行業(yè) BD

六、對(duì)人才的建議（如何抓住成都 AI 的機(jī)遇）

• 學(xué)會(huì)工程化、學(xué)會(huì)部署 > 單純會(huì)算法
• 深耕一個(gè)垂直行業(yè)，比“工具型技能”更值錢
• 關(guān)注成都的 AI 應(yīng)用方向：制造、政務(wù)、文旅是最熱門賽道
• 提升溝通能力與解決方案表達(dá)能力

總結(jié)

2025 年成都的 AI 創(chuàng)業(yè)生態(tài)正在加速膨脹，而真正能支撐產(chǎn)品落地的人才極度稀缺。無論是對(duì)企業(yè)還是對(duì)求職者，這都是一場 “先上車的人吃紅利” 的窗口期。