AI进就业服务，求职者该盯紧哪些新岗位？

AI与就业服务的结合正在从概念走向落地，求职者需要关注由此产生的技能需求变化。10月22日至24日，国家人工智能应用中试基地（人力资源领域·就业促进方向）研讨会在福州举办，来自就业领域和人工智能技术领域的专家学者围绕基地建设、关键技术攻关、行业标准共建等议题展开讨论。这场研讨会释放出一个明确信号：AI在就业服务中的应用正在加速，相关人才需求也将随之变化。

AI在就业服务中具体做什么？

研讨会上的讨论覆盖了多个技术方向，包括AI原生语料建设、行业大模型训练和大模型评测体系。这些技术并非停留在实验室，而是直接指向就业服务场景。例如，AI原生语料建设意味着需要大量高质量、贴合行业实际的数据来训练模型，这背后需要既懂行业又懂数据处理的复合型人才。行业大模型训练则要求从业者理解特定领域的业务逻辑，能够将通用模型适配到就业服务场景中。

对于求职者来说，这意味着除了传统的技术岗位，还会出现更多需要“技术+行业”双重背景的职位。比如，在人力资源领域，懂AI模型训练和评测的人才可能成为招聘市场上的稀缺资源。

哪些新岗位可能涌现？

从研讨会的内容可以推测，以下几类岗位的需求可能会增加：

• AI语料工程师：负责构建和优化行业语料库，需要理解就业服务领域的术语和场景，同时具备数据处理能力。
• 大模型评测专员：研讨会特别强调了大模型评测的重要性，提出需强化安全评测，防范隐私泄露、就业歧视、政策误导等风险。这意味着企业需要专门人员来设计评测标准、搭建测试集并执行回归评测。
• AI产品经理（就业方向）：能够将AI技术转化为就业服务产品，理解求职者和企业的需求，协调技术团队落地应用。
• 数据标注与质量管理人员：AI原生语料建设离不开高质量的数据标注，这类岗位可能需求量大，且对行业知识有一定要求。

这些岗位并不一定要求顶尖的算法研究能力，但需要求职者对AI技术有基本理解，同时熟悉就业服务领域的业务流程。对于正在寻找职业转型机会的人来说，这是一个值得关注的方向。

求职者如何提前准备？

面对这些变化，求职者可以从以下几个方面入手：

第一，关注行业动态和技术趋势。 像国家人工智能应用中试基地这样的研讨会，往往预示着政策支持和产业资源的流向。求职者可以通过公开报道了解技术重点和标准建设进展，判断哪些技能可能成为未来几年的需求热点。

第二，补充交叉技能。 如果你有人力资源、就业服务或相关领域的背景，可以学习一些AI基础知识，比如大模型的基本原理、数据标注的流程、评测指标的含义。反之，如果你有技术背景，可以深入了解就业服务的业务逻辑和痛点。

第三，重视安全与合规知识。 研讨会专门提到防范隐私泄露、就业歧视等风险，这说明AI在就业领域的应用必须符合伦理和法规要求。求职者如果具备数据安全、算法公平性等方面的知识，会在竞争中更有优势。

第四，从实际项目入手。 可以参与开源的数据标注项目、学习构建简单的评测集，或者关注企业发布的AI+就业相关案例。实践经验往往比单纯的理论学习更有说服力。

警惕“概念热”背后的真实门槛

需要注意的是，AI与就业服务的融合仍处于早期阶段，研讨会讨论的基地建设、标准共建等事项还需要时间落地。求职者不应盲目追逐“AI”标签，而要判断具体岗位的实际工作内容。例如，大模型评测专员需要严谨的逻辑和细致的观察力，并非只是“用用AI工具”那么简单。同时，就业服务领域涉及大量政策法规，从业者需要持续学习，确保技术应用不偏离方向。

对于求职者而言，关注这类政策与产业动态，有助于提前布局技能树。如果想了解AI相关岗位在各地的实时需求，可以在求职者营地（qzzyd.com）按城市和行业订阅大厂官网的在招职位，观察市场变化。

AI进入就业服务，既是挑战也是机会。与其担心被替代，不如主动了解技术如何改变岗位，找到自己可以切入的环节。