本文分析了深圳地区790个Agent相关职位，揭示了互联网公司（薪资高）、计算机软件/SaaS公司（需求分散）、智能硬件/消费电子（AI落地实在）、人工智能原生公司（垂直场景深耕）、科技金融（稳定高薪）等领域的招聘趋势。报告指出，除大厂外，100-499人中型公司职位最多，且各行各业都在招聘Agent人才，使其成为通用生产力工具。适合不同背景和能力的求职者，建议关注垂直领域机会。

到了年中，Agent的需求在市场也持续火热了一段时间，整理了一下招聘平台上深圳地区的Agent相关岗位，790个职位看下来，有几个很明显的趋势，分享给大家。

一、互联网公司：职位最多，薪资最高

数据：24家公司，放出91个职位，平均薪资50.5k

这是Agent招聘的绝对主力。字节、腾讯、金蝶、蚂蚁、百度都在深圳大量放岗。

在招什么：

• Agent架构师：金蝶Agent Harness平台架构师开到了100-200k，腾讯ima的Agent策略产品经理25-50k·15薪
• Agent算法专家：游戏AI-大模型精调（SFT&Agent）70-100k·15薪
• Agent开发工程师：字节飞书Aily、火山引擎FDE方向，30-60k·15薪是标配
• AI产品经理：腾讯营销数据Agent产品、抖音AIGC产品，30-60k区间

特点：平台型公司做基础设施层，招的人要么架构级别高，要么要求大厂背景+英语能力（出海方向）。

二、计算机软件/SaaS公司：公司数量最多，需求最分散

数据：32家公司，65个职位，平均薪资28.1k

这是"闷声发财"的一类。很多名字你可能没听过，但都在做AI转型。

在招什么：

• AI应用开发工程师：各种SaaS产品接入大模型，15-30k
• 数智化平台SE：传统企业软件+AI改造，20-40k
• Agent应用工程师：RPA+Agent、OA+Agent，18-35k

特点：公司数量最多（32家），但单家公司职位少（平均2个），零散需求多，适合有"全栈能力"的候选人——既要懂传统软件，又要懂AI接入。

三、智能硬件/消费电子：AI落地最"实在"

数据：22家公司，56个职位，平均薪资34.7k

大疆、vivo、安克创新、极米、韶音、拓竹科技都在招。

在招什么：

• AI开发工程师：硬件产品的AI功能开发，20-40k
• Agent算法工程师：视觉Agent、语音Agent、多模态交互，30-60k·15薪
• AI产品经理：硬件+AI的产品定义，25-55k

特点：这类公司的Agent是"有载体的"——扫地机、无人机、耳机、打印机。要求候选人懂端侧AI、嵌入式、硬件联调，不是纯软件思维。

四、人工智能原生公司：垂直场景深耕

数据：16家公司，33个职位，平均薪资30.7k

艾氪智能、智元机器人、魔法原子、塞防科技、九瓴科技等。

在招什么：

• Agent产品经理：工业视觉Agent、医疗Agent、机器人Agent，20-50k
• 渠道生态总监（AI智能体员工）：卖Agent解决方案，30-60k
• 具身智能AI专家：语音+多模态+Agent系统，60-80k

特点：公司小（很多1-49人、50-99人），但All in AI。招的人需要"一专多能"——产品经理要懂技术，算法工程师要懂场景。

五、科技金融：高薪资+稳定性

数据：7家公司，30个职位，平均薪资33.9k

蚂蚁集团、平安系、招商基金、华林证券、晶泰科技。

在招什么：

• AI风控/Agent风险专家：蚂蚁集团AI风险专家30-45k·15薪
• 金融AI解决方案经理：25-55k
• 量化投资经理（AI驱动）：25-40k

特点：金融公司AI应用偏保守但预算足，要求合规意识+金融知识+AI技术三重背景。适合不想卷互联网、追求稳定性的候选人。

六、其他值得关注的赛道

总结：一张图看懂深圳Agent市场

一句话：深圳Agent市场不是只有大厂在招，100-499人的中型公司才是职位最多的（183个职位，79家公司），而且各行各业都在招——从物流到医药，从教育到金融，Agent正在变成通用生产力工具。

如果你在看Agent方向的机会，不要只盯着字节腾讯，很多垂直领域的公司给得不低，而且业务落地更实在。

大模型的知识又多又杂，到底怎么学？

做这行久了，被问最多的问题就一个：大模型的知识又多又杂，我到底先学啥？翻了一堆资料，看啥都像重点，结果啥都没学进去。今天把我自己一路摸出来的顺序捋一遍，零基础、应届生、转行的都适用。跟着走，至少方向不乱、不瞎忙，学完拿得出手。

第一阶段（10天）：初阶应用

这一阶段就一个目标：把大模型真正"玩明白"，不是只会聊天那种，而是能调教它、能用代码把大模型和业务接起来。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

这阶段正式进实战，目标很实在：做出两个能拿出手的东西——一个私有知识库，一个 agent 对话机器人。

• 为什么要做 RAG

• 搭建一个简单的 ChatPDF

• 检索的基础概念

• 什么是向量表示（Embeddings）

• 向量数据库与向量检索

• 基于向量检索的 RAG

• 搭建 RAG 系统的扩展知识

• 混合检索与 RAG-Fusion 简介

• 向量模型本地部署

• …

走完这 30 天，Python 或 JavaScript 背景的基本能独立做一套 RAG 应用，简历上也敢写"大模型应用开发"了。

第三阶段（约20天）：动手微调

学到这，你已经开始 “造” 模型了 —— 通过微调，搞出垂直领域的专用小模型。

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你从 “只会用” 变成 “能造” 的 AI 小子。那么你还想往下探索吗？

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第四阶段（20天）：商业闭环，部署落地

技术学完，落地才算数。这阶段带你搞明白大模型怎么真正跑起来、用起来。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

想要入坑大模型的朋友，给大家准备了一份2026 年最新 AI 大模型全套学习资料：

1、大模型系统化学习路线

2、大模型学习视频教程

3、大模型学习书籍&电子文档

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7、为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

8、适合谁学？

• 传统后端 / Java / 前端开发，想转型 AI 应用
• 大学生、应届生，想拿更好的 offer
• 产品经理、运营，想武装职业竞争力
• 技术负责人，想给团队落地提效

学习是反人性的，但回报是真金白银。技术会更新，赛道会切换，但只要你先动手，机会就永远站在你这边。

9、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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好了，就写到这。路线是死的，人是活的，卡住了随时来问我。觉得有用就点个收藏，别让它进收藏夹吃灰——动起来比啥都强。