2025年雇主正在寻找的AI技能

在当今快速发展的技术领域，人工智能已经超越了仅仅是一个流行语的角色，成为各行业业务运营的基本组成部分。随着各组织不断将人工智能整合到其核心流程中，对具有人工智能相关技能的专业人士的需求也急剧增加。无论您是希望转型的经验丰富的技术专业人士，还是该领域的新手，了解哪些AI技能对雇主最有价值，都可以显着提高您的职业前景。

AI人才缺口持续扩大

尽管经济波动，但对AI人才的需求仍然超过供应。麦肯锡最近的一项调查显示，87%的高管表示他们的员工队伍存在技能缺口，其中AI和数据科学职位是最难填补的。这种人才短缺推高了薪酬待遇，全球范围内的AI专家都能获得高薪。

世界经济论坛的《未来就业报告》强调，到2025年，需要AI专业知识的职位预计将增长40%，在全球创造约9700万个新工作岗位。然而，这种增长伴随着令人担忧的人才缺口，目前只有一小部分员工掌握必要的技能。

需求量大的技术技能

机器学习基础

尽管自动化ML工具兴起，但雇主仍然非常重视在机器学习原理方面具有扎实基础的候选人。这包括：

• 算法理解：精通监督和无监督学习算法、强化学习和神经网络
• 特征工程：能够从原始数据中选择、转换和创建有意义的特征
• 模型评估：评估模型性能、理解指标和实施交叉验证技术方面的技能

许多组织现在希望候选人不仅展示理论知识，而且要展示将这些概念应用于实际问题的实践经验。

编程语言和框架

虽然具体的技术栈可能因公司而异，但某些编程语言和框架已经成为行业标准：

• Python：仍然是AI开发的主要语言，78%的AI职位发布都明确要求精通Python
• PyTorch 和 TensorFlow：这些框架继续在深度学习应用中处于领先地位
• Hugging Face Transformers：现在被认为是自然语言处理角色的必备条件
• JAX：在高性机器学研究中越来越受欢迎

随着越来越多的组织将其AI运营转移到云端，掌握来自AWS、Google Cloud和Azure等主要提供商的基于云的AI服务也变得越来越重要。

大型语言模型和生成式AI

大型语言模型(LLM)和生成式AI的爆炸性增长创造了全新的技能类别：

• 提示工程(Prompt Engineering)：设计有效的提示，以从LLM中获得所需响应的能力
• 微调(Fine-tuning)：将基础模型适应特定用例和领域的经验
• RAG实施：实施检索增强生成以在事实信息中扎根LLM输出的技能
• 评估：评估LLM输出的准确性、偏差和幻觉的专业知识

LinkedIn数据显示，2023年1月至2025年1月，提及“提示工程”的职位发布增加了3,500%，使其成为AI领域增长最快的技能之一。

数据管理和工程

AI系统的好坏取决于它们所训练的数据。因此，雇主非常重视：

• 数据管道开发：创建健壮的数据摄取、转换和加载流程的技能
• 数据库管理：SQL和NoSQL数据库的知识
• 数据质量保证：实施数据验证和清理程序的经验
• 向量数据库：熟悉Pinecone、Weaviate或Chroma等嵌入存储和检索系统

DataRobot的一项调查发现，组织大约花费45%的AI项目时间用于数据准备活动，突出了这些技能的关键重要性。

领域特定的AI专业知识

随着AI变得越来越专业化，雇主越来越需要具有领域特定应用专业知识的候选人：

计算机视觉

计算机视觉市场预计到2026年将达到410亿美元，从而推动对以下专家的需求：

• 实施对象检测和分割算法
• 设计面部识别系统，并关注伦理问题
• 开发实时视频分析解决方案
• 创建增强现实应用程序

自然语言处理

随着NLP应用程序的快速扩展，需求量大的技能包括：

• 情感分析和文本分类
• 多语言理解
• 文档摘要和信息提取
• 对话式AI开发

AI用于科学应用

科学领域正在经历一场AI革命，为那些在以下方面具有专业知识的人创造了机会：

• 药物发现：使用AI加速药物研究
• 材料科学：应用机器学习来发现新材料
• 气候建模：开发AI系统以改善气候预测
• 基因组学：实施AI进行基因序列分析

技术相关技能

虽然技术能力构成了AI角色的基础，但雇主越来越重视能够有效部署和管理AI系统的补充技能。

MLOps和实施

随着组织在AI之旅中不断成熟，运营模型的能力变得至关重要：

• 模型部署：将模型容器化并部署到生产环境的经验
• 监控系统：实施模型性能跟踪和漂移检测的技能
• ML的CI/CD：机器学习的持续集成和部署实践知识
• 版本控制：管理模型和数据版本控制方面的专业知识

Gartner的研究表明，高达87%的机器学习项目从未投入生产，这使得MLOps技能对于希望弥合这一差距的雇主来说越来越有价值。

AI治理和伦理

随着对AI系统的监管审查日益严格，治理方面的专业知识已变得至关重要：

• 法规遵从性：了解不同司法管辖区（欧盟AI法案、美国AI行政命令等）的AI法规
• 偏差检测和缓解：识别和解决算法偏差的技能
• 可解释性方法：实施使AI决策可解释的技术的经验
• 隐私保护技术：熟悉联邦学习、差分隐私和其他隐私增强技术

欧盟AI法案的实施导致过去一年仅在欧洲市场提及“AI治理”的职位发布增加了250%。

业务和沟通技巧

仅凭技术专长在当今的AI环境中是不够的。雇主始终强调以下方面的重要性：

商业头脑

• ROI分析：评估和沟通AI实施的商业价值的能力
• 战略规划：制定符合业务目标的AI路线图的技能
• 用例识别：识别AI应用高价值机会的经验

沟通与协作

• 跨职能沟通：向非技术利益相关者解释复杂AI概念的能力
• 文档编制：创建清晰的技术和用户文档的技能
• 项目管理：协调跨团队AI计划的经验

德勤的一项调查显示，54%的商业领袖认为“缺乏对AI能力的理解”是采用的主要障碍，突出了能够有效跨越技术-业务鸿沟的专业人士的价值。

真实案例研究：Acme Healthcare的AI转型

Acme Healthcare最近的AI转型计划提供了一个有益的例子，说明了当今市场中重视的技能组合。该组织正在寻找具有以下方面的专业人士：

1. 技术基础：用于医学图像分析的深度学习专业知识
2. 领域知识：了解医疗保健工作流程和医学术语
3. 治理技能：在严格的医疗保健监管框架内实施AI系统的经验
4. 沟通能力：向临床人员解释AI输出的技能

他们的招聘过程强调了对这些技能的实际演示，而不是仅仅凭证书，候选人被要求在面试过程中开发针对实际医疗保健挑战的原型解决方案。

入门和技能提升

对于希望发展这些需求的技能的专业人士，存在多种途径：

• 应用学习：通过Kaggle等平台参与实际AI项目，或为开源计划做出贡献
• 专业认证：追求AWS机器学习专业或Google专业机器学习工程师等证书
• 领域交叉：通过有针对性的学习将现有行业知识与AI技能相结合
• 社区参与：通过聚会、会议和在线论坛与AI社区互动

结论

2025年的AI人才格局奖励多才多艺——将技术实力与领域专业知识和软技能相结合的专业人士有望蓬勃发展。随着组织从实验转向实施企业范围的AI战略，不仅开发模型，而且运营、管理和沟通模型的能力变得至关重要。

无论您是刚刚开始您的AI之旅，还是希望提高您现有的技能组合，专注于这种技术和补充能力的结合将最大限度地提高您在当今竞争激烈的就业市场中的价值。那些成功弥合AI人才缺口的组织很可能是那些认识到AI专业知识的多维性质并建立反映这种理解的团队的组织。