来源：TechSpot 作者：Skye Jacobs
人工智能的迅速发展使得标准化工作几乎没有可能得以继续
2025 年的科技人才市场涌现出大量新的就业机会，但同时也充满了混沌状态。随着人工智能在各个行业迅速普及，公司纷纷争相将其融入自身运营之中。求职者们则不得不面对一个模糊的头衔，这些头衔常常看似可以互换，但却缺乏清晰的定义。
领英（LinkedIn）的首席全球经济学家卡琳・金布罗（Karin Kimbrough）解释说，如今科技行业对相似的职位赋予了多达 40 种不同的头衔，这让求职者们无法确定一个职位与另一个职位是否相同。她在接受《华尔街日报》采访时提到了这种混乱情况。这种模糊性普遍存在，不同组织中相似的职位被标注为 “人工智能工程师”“机器学习开发人员” 或 “数据架构师”，并且常常还会加上 “高级”“助理” 或 “专家” 等限定词。
职位头衔的激增直接源于人工智能的蓬勃发展。马里兰大学和职位追踪公司 LinkUp（属于 UMD-LinkUp 人工智能地图项目的一部分）的研究显示，今年美国近四分之一的新科技职位都在寻找具备人工智能技能的候选人。公司迫切希望找到能够推动其人工智能项目的人才。然而，职位头衔缺乏标准化使得雇主和求职者之间的匹配变得更加困难。
随着公司不断增设新职位，求职者们发现这种趋势越来越令人沮丧。杰克・麦克维克（Jack McVickar）自从被一家信息技术服务公司裁员后就一直在找工作，他亲身经历了这种变化。他告诉《华尔街日报》：“这些头衔五花八门。” 他还补充说，现在他会分析职位描述中的关键词，并与公司代表联系，以便更好地了解每个招聘职位的实际要求。
这个挑战不仅仅困扰着求职者。雇主们在撰写招聘启事时，也难以在职位描述的精确性和灵活性之间找到恰当的平衡。他们希望创造出有吸引力且目标明确的职位头衔，同时又能随着技术和业务需求的变化而保持适应性。
纽约人寿保险公司（New York Life）的首席数据与分析官唐・武（Don Vu）指出，对于许多组织来说，这一领域都是未知的。由于新职位头衔没有明确的先例，人力资源部门的工作人员发现很难发布准确的招聘广告。
武解释说：“这一切仍处于非常初期的发展阶段。这是一个人工智能经理的职位吗？还是一个人工智能编码专员？或者是人工智能编码专员经理？现在出现了很多以前不存在的新职位头衔。”
他的团队经常向领先的科技公司取经，希望使用大家熟悉的职位头衔能让公司在求职者眼中显得具有前瞻性。与此同时，职位角色也在不断演变。武指出，传统的数据科学家职位正逐渐向更接近人工智能工程师的方向转变，这需要掌握更高级的软件开发技能。不过，他提醒说，许多公司尚未确定如何构建这些职位，也不确定是对现有员工进行再培训，还是招聘新的人才。
尽管存在种种混乱，但对人工智能人才的需求依然强劲。领英的报告显示，具备人工智能专业知识的专业人士找到工作的速度比其他人快 30%。软件工程师的市场需求也发生了变化，该职位的招聘信息在科技类职位总数中的占比有所下降。与此同时，人工智能和机器学习工程师的招聘信息 —— 曾经极为稀少，几乎可以忽略不计 —— 现在已占据了相当一部分的职位空缺。
领英的首席全球经济学家卡琳・金布罗指出，虽然科技行业的职位头衔一直在不断演变，但目前的变化速度是前所未有的。她告诉《华尔街日报》，领英的数据显示，在过去一年中开始新工作的美国人里，约有 20% 所担任的职位头衔在本世纪初还不存在。金布罗称这一趋势 “相当惊人”。
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