机器学习职位招聘分析：基于 2025 年 1,000 条相关招聘内容分析

过去一年，全球迎来了一场前所未有的生成式 AI（Generative AI）热潮。从 ChatGPT、Midjourney 到 Claude，这些工具正在改变我们写作、编程、设计乃至思考的方式。在这些突破背后，是超大规模语言模型与机器学习的持续飞跃。

随着 GenAI 以惊人的速度迭代，各行各业的企业不仅在积极应用这项技术，更在加速招聘能够构建并扩展 AI 系统的人才。

那么，这股招聘热潮究竟是什么样的？

为此，我们分析了一个涵盖 1,000 条机器学习相关职位的数据集，这些职位来自全美各大公司招聘网站与主流招聘平台，时间范围涵盖 2024 年底至 2025 年初。从 GenAI 工程师的崛起到传统机器学习岗位的持续需求，数据为我们勾勒出行业发展的趋势与核心驱动力。

本博客中使用的数据集下载自 Kaggle。分析由 Powerdrill 提供技术支持。

哪些州和城市对机器学习工程师需求最大？

想知道机器学习工程师在哪些地方最受欢迎吗？我们统计了美国招聘 ML 岗位最多的前 10 个城市与州，结果并不让人意外。

榜首是 加州旧金山（San Francisco, CA），共有 105 条招聘信息；紧随其后的是 加州洛杉矶（Los Angeles, CA），开放岗位 90 个。其他上榜的科技热点城市包括：

• Menlo Park, CA – 39 个岗位

• San Jose, CA – 33

• Seattle, WA – 33

• San Francisco, CA（额外职位） – 31

• New York, NY – 28

• Mountain View, CA – 25

• Santa Monica, CA – 19

• Boston, MA – 17

核心结论：

• 加州在机器学习招聘领域绝对领先，旧金山和洛杉矶双双领跑。

• 湾区（Bay Area）——包括 Menlo Park、San Jose、Mountain View 及周边城市——依然是机器学习人才的重要集聚地。

• 除加州外，西雅图（Seattle）、纽约（New York） 和 波士顿（Boston） 也展现出强劲需求，反映出全美范围内对 AI 专业技能的渴望。

机器学习工程师需求随时间的变化趋势

数据告诉我们一个明确的结论：招聘热潮真正爆发是在 2025 年初。

• 2022 年 12 月至 2024 年大部分时间，岗位数量相对平稳，没有出现大规模增长迹象。

• 但在 2025 年 3 月，需求突然飙升至 425 条职位，紧接着 4 月再度刷新记录，达到 433 条。

这一时间节点与生成式 AI（GenAI）加速落地及企业对大型语言模型（LLM）基础设施投资的加快高度吻合。公司已经不再只是试验，而是积极组建团队来构建、集成并扩展 AI 系统。

谁在招人？引领机器学习人才竞赛的公司

机器学习岗位的增长不仅关乎在哪招聘，还关乎谁在招聘。我们的职位数据分析显示，竞争激烈，但有几家巨头明显领跑。

位居榜首的是 TikTok，开放 88 个机器学习岗位，数量是榜单上其他公司的两倍多。Meta 以 39 个职位位列第二，凸显其在 AI 基础设施和研究方面的持续投入。

其他值得关注的公司包括：

• Snap Inc.、Adobe、Splunk – 各 18 个岗位

• Netflix、DoorDash – 各 17 个岗位

• Amazon – 15 个岗位

• AWS（Amazon Web Services） – 13 个岗位

• Slack、Waymo – 各 11 个岗位

核心结论：

• TikTok 与 Meta 牢牢占据招聘榜首，表明其在 AI 和生成式 AI 项目上的积极扩张。

• 从流媒体（Netflix）到物流（DoorDash）再到企业工具（Slack），多元化科技公司都在寻找 ML 人才。

• 那些招聘量虽小但持续的公司，反映出机器学习需求已扩展到传统 “AI-first” 公司之外的各行各业。

• 机器学习工程师早已不是只有大厂才会追捧的职位，而是几乎所有行业都在招。

最受欢迎的机器学习相关职位名称

职位名称不仅反映岗位需求，还揭示了企业如何定位 AI 团队。在本数据集中，有一个类别明显高于其他所有职位。

• 机器学习相关职位：出现 786 次，包括所有包含 “machine learning” 或 “ML” 的职位名称，体现出企业对该领域的高度关注与专业化需求。

• 数据科学家（Data Scientist）：以 116 个职位排名第二，虽然远低于 ML 类职位，但在数据驱动产品洞察方面仍然重要。

• **其他（Other）**类别：出现 74 次，涵盖未被归入预定义类别的职位。

• 包含 “AI” 的职位：出现 20 次，多为较宽泛或概念性的岗位描述。

• 应用科学家（Applied Scientist）：仅出现 1 次，说明该职位更具针对性，通常存在于特定组织（如 Amazon、Microsoft）内部。

核心结论：

• “Machine Learning” 已成为招聘首选职位名称，反映出企业更倾向于寻找深度专业化人才，而非泛 AI 技术人员。

• 数据科学家职位依旧有市场，尤其在数据驱动型公司中。

• AI 和 Applied Scientist 职位更为小众，可能仅限于特定技术生态体系。

• 随着生成式 AI 重塑团队架构，“机器学习工程师” 不仅是热门职位，更正在成为行业标准。

公司在招聘哪些职级的机器学习人才？

在机器学习岗位中，不同的职位级别需求差异明显。我们的数据分析显示，企业招聘的重点主要集中在中级与初级人才，而高级管理层岗位则相对稀缺。

数据分布如下：

• 中高级（Mid-Senior Level）：371 个职位，占比最高，说明企业更倾向于招聘拥有 3–5 年实际经验、可立即投入工作的工程师。

• 初级（Entry Level）：300 个职位，为应届毕业生与新入行者提供了大量入门机会。

• 不适用/未说明（Not Applicable）：209 次，多为未明确职位等级的招聘信息。

• 实习（Internships）：70 个岗位，反映出企业依然重视初级人才培养。

• 助理（Associate）：32 个岗位，通常为职业早期或转型期的职位。

• 总监（Director Level）：仅 5 个岗位。

• 高管（Executive Level）：仅 1 个岗位，几乎可以忽略不计。

核心洞察：

• 中高级人才是招聘的主力，显示出市场对有经验工程师的强烈需求。

• 初级招聘量大，表明不少团队愿意培训新人才。

• 高层职位稀缺，可能反映出 AI 领导岗位集中在少数资深专家手中。

• 对刚进入职场或想转向一线技术岗位的人来说，只要技能匹配，机会很多。

机器学习招聘最需要哪些技能？

在 ML 招聘中，你掌握的工具往往决定了录用机会。我们对 1,000 条职位数据的分析揭示了当前最受欢迎的技能：

• Python：在 752 个招聘信息中出现，是机器学习的“通用语言”，不可或缺。

• AWS：出现 493 次，云计算部署已成基础能力。

• PyTorch：469 次；TensorFlow：388 次 —— 两大深度学习框架在需求上不相上下。

• SQL：294 次，依旧是数据查询与预处理的重要工具。

• LLM（大型语言模型）：206 次，反映出生成式 AI 技术正在进入主流招聘需求。

• MLOps：142 次，虽提及频率较低，但在模型落地与规模化部署中价值凸显。

核心洞察：

• Python 必不可少，是进入 ML 领域的基础门槛。

• 云平台（尤其是 AWS）能力同样关键，帮助模型实现规模化部署。

• PyTorch 与 TensorFlow 双修更具竞争力，没有绝对赢家。

• LLM 与 MLOps 虽未达到工具类技能的普及度，但在前沿 GenAI 团队中是强力加分项。

• 无论是初学者还是资深工程师，将技能与这些高需求技术对齐，是获得下一份 ML 工作的关键。

机器学习中最常见的职位名称有哪些？

职位名称不仅仅是一个称呼，更能反映企业如何构建 AI 团队以及他们真正需要的人才类型。为了找出最受欢迎的岗位，我们分析了 1,000 条机器学习相关招聘信息中出现频率最高的前 10 个职位名称。

数据结果如下：

• 机器学习工程师（Machine Learning Engineer）：以 243 次的压倒性优势位列第一，毫无争议地成为 ML 招聘的主力岗位。

• 数据科学家（Data Scientist）：以 53 个职位排名第二，虽然数量差距明显，但依然是重要角色。

• 其他常见职位包括：

  • 软件工程师（机器学习方向） – 30

  • 高级机器学习工程师 – 22

  • 软件工程师（机器学习，多级别）– Slack – 9

  • 机器学习工程师（AI，全远程，美国） – 9

  • 机器学习工程师（AI 平台，全远程，美国本土） – 8

  • 机器学习工程师 II – 8

  • 人工智能/数据科学实习生（HR） – 8

  • 软件工程师 – 7

核心洞察：

• “机器学习工程师” 已成为行业标准职位名称，反映出企业在角色定义上的专业化与成熟度。

• 数据科学家 依旧重要，但其定位正在逐渐与更偏工程实现的 ML 岗位区分开来。

• 各类职位变体（如“ML Engineer II”“AI 平台工程师”）表明团队在职位命名上不断尝试，以区分不同级别、技术重点以及远程灵活性。

• 对求职者而言，如果你在找 ML 工作，大概率岗位名称都会以 “机器学习工程师” 开头。。

总结：机器学习招聘版图的信号

从 2025 年初的招聘热潮，到 “机器学习工程师” 这一核心职位的霸榜，再到 Python、AWS、PyTorch 等技能的强势需求，这份数据集清晰刻画了一个伴随 生成式 AI（GenAI） 与 大型语言模型（LLM） 突飞猛进而不断演化的招聘市场。

• 地理格局：加州依旧是核心招聘中心，旧金山、洛杉矶、Menlo Park 等城市领跑。但需求已明显扩散到全美，涵盖从 TikTok、Meta 等科技巨头，到初创企业及远程优先团队。

• 岗位层级：招聘集中在中级与初级岗位，高级管理职位极少，说明企业正从底层构建深度技术团队。

• 市场趋势：ML 招聘不仅活跃，而且在加速，今日的技能、职位与招聘城市将深刻影响行业未来走向。

无论你是立志进入 AI 领域的求职者，还是想在这场 AI 竞赛中抢占先机的企业，这份对 1,000 条机器学习招聘信息的分析都提醒我们：ML 人才市场正高速进化，机会窗口正在开启。