按北京时间算，2024年，再有十多个小时就要和我们说再见了！

2024年，注定是很不平凡的一年！相信过去这一年，关注我的诸位又多了很多好故事跟别人说。

2024年最后一篇文章想跟大家聊聊，2024年十个高薪岗位，2025年如何准备才能胜任这些岗位。

AI已深入人心

回望过去这一年，通用人工智能突飞猛进，生成式大模型能力不断增强，多模态与推理技术实现了新的突破，智能体与检索增强生成（RAG）进一步发展，为实际应用带来了更广阔的前景。

AI发展背后离不开技术人才，尤其是顶尖人才，最近传出雷布斯以千万年薪挖走DeepSeek的95后天才少女，进一步印证了那句「真正牛逼的人还是很稀缺的、还是很值钱的」

她在DeepSeek参与了大模型V2研发，其大模型最大亮点是性价比极高，百万token调用只有1元，费用是GPT4的一百分之一，如此性价比得益于V2对Transformer架构的一系列创新升级，使得大模型运行更轻量化，资源使用大幅降低，据报道这些因素是雷boss看重她的主要原因。这些成果已发表在他们的论文中，如下图所示是DeepSeek团队对MoE（Mixture of Experts) 的升级，提出了精细化专家分段策略+共享专家隔离机制。

从这些新闻事件，大家应该能看出，打工应该紧跟趋势，并尽快掌握风口技术，这的确是薪资不断迎来突破的不二法门。

追逐技术风口，是实实在在给自己涨工资的大事，没有必要怀疑，坚决去学习新技术就好了。

尤其说一点，在校大学生要多为自己负责，多看看外面的新技术，起码到时找工作能主动些，具体有哪些方向薪资比较高，尽量早些了解清楚。

十个高薪岗位

2024年12月，脉脉发布最新高薪岗位，大家学习技术，准备来年找工作的，建议提早学习，做好准备，多朝这些方向走一走。

不是说每一个人都适合去学习这些，但是起码要有对这些高薪岗位有基本的认知。

毕竟，同样都是每天十几个小时的干，为啥有的人一个月就能六七万，有的人只有六七千，这里面的差距一定不是「唯有努力」才能解决的。

那些告诉你，只要努力就能拿到高薪的，可以扇TA几个耳刮子。选择一个有前景的行业，并掌握其核心技能，比单纯的努力关键一百倍。

下面是脉脉发布的前10高薪岗位，如下图所示，大家记得收藏好：

以下是「技术岗位」薪资排名前十：

看到前10高薪岗位薪资都超过了每月6万，其中AI直接相关的就占据了5席，妥妥的半壁江山。

以下是「非技术岗位」薪资排名前十：

非技术岗前10中，大都是互联网公司的主管、产品经理等，每月薪资均超过了4万7千。

很多朋友好奇这些岗位干什么的，如何准备才可能有机会去做，接下来从这两个维度分析下。

高薪前10技术岗职责和要求

1. 数字前端工程师

职责：负责数字信号处理的逻辑设计、RTL编码、仿真和验证，与后端工程师合作完成芯片流片。 技术要求：精通Verilog或VHDL硬件描述语言，掌握时序分析与优化，熟悉EDA工具如Synopsys或Cadence。

2. 大模型算法工程师

职责：从事大规模AI模型（如GPT、BERT）的开发与优化，设计分布式训练算法，提升模型性能和效率。 技术要求：熟悉深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），理解Transformer架构，具备分布式训练和数学建模能力。

3. 集成电路(IC)设计工程师

职责：负责芯片原理图设计、版图开发、仿真和优化，确保满足性能、功耗和面积需求。 技术要求：熟练使用EDA工具（如Cadence Virtuoso），掌握模拟/数字电路原理，了解晶体管级设计和工艺流程。

4. 人工智能工程师

职责：研究和开发AI模型，应用于具体领域（如推荐系统、图像识别），优化模型性能和部署方案。 技术要求：精通主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），掌握机器学习算法，熟悉NLP和CV领域技术。

5. 架构师

职责：负责设计和优化系统架构，制定技术规范，指导团队实现高效、安全、可扩展的系统。 技术要求：熟悉分布式系统架构（如微服务、Serverless），掌握后端开发框架（如Spring、Django）和数据库优化技术。

6. AIGC算法工程师

职责：研究和开发生成式AI模型（如文本生成、图像生成），提升生成质量并应用于实际场景。 技术要求：熟悉生成式模型（如GAN、Diffusion Models），掌握Python及深度学习框架，了解AIGC实际应用。

7. 模拟芯片设计工程师

职责：负责设计和开发模拟电路模块（如放大器、ADC/DAC），解决低功耗、高精度设计难题。 技术要求：掌握模拟电路原理，熟练使用仿真工具（如Cadence Spectre），了解混合信号芯片设计流程。

8. 算法研究员

职责：开展算法研究，应用于人工智能、数据挖掘等领域，解决复杂问题并推动技术创新。 技术要求：具备扎实的数学基础（如优化理论、概率统计），熟悉机器学习算法与框架，善于实现前沿算法。

9. IC验证工程师

职责：设计验证计划和测试用例，使用仿真工具验证芯片设计的功能和性能，发现并解决问题。 技术要求：熟悉SystemVerilog、UVM验证方法学，掌握数字电路原理，使用验证工具如VCS、QuestaSim。

10. 深度学习工程师

职责：研究并开发深度学习模型，解决实际业务问题（如图像识别、语音处理），优化模型性能并部署生产环境。 技术要求：熟悉CNN、RNN、Transformer等模型，掌握深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），了解模型压缩与优化技术。

这些岗位主要分布在芯片设计与验证（如IC设计工程师、IC验证工程师、模拟芯片设计工程师），人工智能与算法开发（如大模型算法工程师、AIGC算法工程师、深度学习工程师、算法研究员），以及系统与架构设计（如数字前端工程师、人工智能工程师、架构师）。

它们涵盖了从底层硬件（芯片）到高层软件（AI模型与架构）的全技术栈，集中在当前AI领域的核心方向。

高薪非技术岗

1. 产品主管

职责：负责产品全生命周期管理，包括需求分析、开发规划和市场推广。 基本要求：具备3年以上产品管理经验，熟悉项目管理工具和市场分析方法。

2. 战略咨询

职责：为企业提供战略规划、市场分析和可行性建议，推动业务增长。 基本要求：要求MBA或相关学历，具备优秀的商业分析和沟通能力。

3. 游戏制作人

职责：负责游戏项目整体规划与执行，包括设计、开发、上线与运营管理。 基本要求：熟悉游戏开发流程，具有3年以上项目管理经验和创新能力。

4. 电商产品经理

职责：设计电商产品功能，优化用户体验，提升转化率与客户满意度。 基本要求：熟悉电商平台运作，具备数据分析能力和跨部门协作经验。

5. AI产品经理

职责：设计AI驱动的产品解决方案，协调技术团队和业务团队落地产品。 基本要求：了解AI基本原理，具备技术背景或AI相关项目管理经验。

6. 业务增长产品经理

职责：通过数据分析和用户调研制定增长策略，提升用户量和收入指标。 基本要求：精通增长黑客方法论，具备良好的数据驱动决策能力。

7. 风控运营

职责：负责风险评估、监控及优化业务流程，确保业务合规性与稳定性。 基本要求：熟悉金融或互联网行业风控体系，具备逻辑分析能力。

8. 商业产品经理

职责：规划商业产品功能，提升盈利能力并满足客户需求。 基本要求：了解商业模式，具备良好的市场洞察力和项目管理经验。

9. 金融风控

职责：监控金融风险，制定应对策略，确保资产安全与收益稳定。 基本要求：熟悉金融政策与风险管理工具，具备相关从业资格证书。

10. 工具产品经理

职责：设计并优化工具类产品功能，提升用户工作效率和产品稳定性。 基本要求：熟悉用户需求分析，具备工具类产品设计和优化经验。

高薪非技术岗位薪资受市场需求、行业发展、个人能力以及不可控的外部因素共同作用，在此我就不继续展开了。

总结一下

总的来说，无论是技术岗还是非技术岗，高薪的背后都离不开对自身技能的不断打磨和对行业趋势的准确把握。

在我们打工的日子里，努力只是基础，方向和方法才是关键。

希望这篇文章能为你带来一点启发，祝愿你在2025年找到属于自己的职业方向，越来越好！

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