全球AI人才市場短期波動但長期需求強勁，Agent/RAG與AI基礎設施持續主導

市場總覽：短期波動並非衰退

過去180天，全球AI與數據相關崗位樣本總數達4,506個，但最近7天新增僅387個，相較30天窗口的1,773個大幅下降78%。然而，90天與180天崗位數比率維持在0.97，幾乎無變化，顯示長期需求並未減弱。這個短期波動更像季節性調整或企業招聘節奏的暫時放緩，而非結構性衰退。對於前沿科技公司而言，關鍵在於不被短期數據誤導，仍應持續投資於任務關鍵型人才，確保在市場回暖時佔據先機。

同時，市場結構呈現明顯的集中化趨勢。AI基礎設施與Agent/RAG相關崗位合計佔比高達88%，其他領域如Web3/區塊鏈僅佔0.8%，幾乎可忽略。薪資透明度維持在84%的高位，顯示多數企業願意公開薪酬以吸引頂尖人才。這些特徵共同描繪出一個高度專業化、競爭激烈的招聘環境。

AI與數據崗位持續主導

在近7天的387個崗位中，AI/算法工程師（138個）與數據工程師（128個）合計佔比68.7%，雖然較前期的71%略有下降，但仍主導市場。值得注意的是，數據工程師的需求不僅來自傳統科技公司，越來越多新經濟團隊也在招募這類人才，用於建構AI應用的資料基礎。這類角色通常需要同時具備大規模數據處理與機器學習管線的實務經驗。

AI/算法崗位的具體方向包括大型語言模型（LLM）訓練、推論優化、以及多模態系統開發。企業不再只追求模型精度，更看重模型在實際場景中的穩定性與效率。因此，具備MLOps與AI基礎設施經驗的候選人特別受到歡迎。對於技術與產品人才來說，持續深化這些實戰技能將是保持競爭力的關鍵。

高級別人才需求韌性增強

近7天高級別崗位（Senior及以上）共132個，佔比達35%，較前期的32%上升3個百分點。這表明企業對資深人才的渴求更加迫切。Head of AI、Director of Data Science、Principal Engineer等職位頻繁出現，反映出公司希望引進能夠主導技術戰略、帶領團隊並驅動AI落地的領導者。

對於前沿科技公司而言，這意味著招聘策略應向高級別人才傾斜。單純追求數量的大規模招聘已不切實際，取而代之的是以人才研究為基礎的高確定性招聘，鎖定那些在頂尖企業中擔任關鍵角色的個人。傳統的「廣撒網」方式難以觸及這類被動候選人，必須透過深度產業網絡與AI原生人才策略來建立聯繫。

Agent/RAG與AI基礎設施：企業AI落地的核心

在主題分佈上，AI基礎設施佔比74.7%，Agent/RAG佔比13.7%，合計88.4%。這兩個領域代表企業從模型訓練轉向應用部署的主要方向。AI基礎設施涵蓋雲端運算、模型服務、數據管線等，而Agent/RAG則聚焦於如何讓AI與真實業務流程互動，例如客服自動化、文檔分析等。

Forward Deployed Engineer（FDE）角色在近7天仍持續出現，這類工程師負責將AI解決方案直接部署到客戶環境中，是技術與商業之間的橋樑。企業如果無法快速將模型落地，投資將難以產生回報，因此FDE成為任務關鍵型人才。對於AI原生公司，這類職位的招聘優先級應僅次於核心研發。

風險與不確定性

儘管市場長期趨勢樂觀，但仍有幾個風險值得關注。第一，Agent/RAG主題佔比微降，是否意味著企業熱情降溫？還是因為基礎設施成熟後需求自然趨緩？目前尚難判斷，需持續觀察。第二，Web3/區塊鏈崗位持續低迷，即使有機構級採用，短期內難以成為AI人才市場的支撐。第三，生成式AI訓練師（Freelance AI Trainer）崗位幾乎消失，表明特定AI職位生命週期縮短，人才研究需更加動態。

薪資透明度從89%回落至84%，雖然仍處高位，但若持續下滑，可能增加求職者資訊不對稱，影響市場效率。前沿科技公司應保持透明度，以建立信任並吸引優質候選人。

Talentverse的判斷

綜合全球AI人才市場的最新訊號，我們認為短期波動不應動搖企業對長期人才的投資決策。需求重心明確指向AI基礎設施、Agent/RAG、以及高級別技術領導者。企業應採取AI原生人才策略，告別傳統全面招聘，轉向以人才研究為基礎的高確定性招聘。

具體而言，以下角色應獲得最高優先級：資深AI工程師（專精於LLM與Agent系統）、數據工程師（具備大規模管線經驗）、以及Forward Deployed Engineer（能快速實現產品價值）。同時，避免在Web3或機器人領域過度投入，除非有明確的業務需求。

最重要的是，不要誤讀短期數據而放緩關鍵職位的招聘。AI人才爭奪戰中，勝出的關鍵不僅是薪資，更是對候選人潛力的精準判斷與快速行動。高確定性招聘才能確保在變動的市場中，為前沿科技公司鎖定最需要的任務關鍵型人才。