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AI工程师年薪10.6万美元登顶,保安时薪也在涨:LinkedIn新榜单里的破局信号

25个岗位六成是新面孔:LinkedIn最新数据证实,技能正在跑赢学历

打开LinkedIn经济图谱团队今年年初发布的《2025年岗位增长榜》,第一屏就足够让人停下来多看两眼。这份榜单统计了2023年1月到2025年7月间,LinkedIn会员实际入职的数百万个岗位,按增长速度排出25个名次。

第一名没有悬念:AI工程师,平均年薪10.6万美元,最常被要求的技能是大语言模型、自然语言处理和PyTorch,招聘集中在旧金山、纽约、波士顿。第二名比第一名薪资还高:AI顾问,年薪11.4万美元左右,技能关键词换成了提示工程和Python,招聘热区多了华盛顿特区。

真正让人多想一层的,是第三到第五名。物理治疗师、劳动力发展经理、旅行顾问,一个比一个"不科技",却和两个AI岗位挤在同一张榜单的前五名里。

01 25个岗位里,谁在真涨

把前五名摊开看,这份榜单其实叠着三条并行的增长线,"AI通吃"只是其中一条。

第一条线是AI技术岗,AI工程师和AI顾问包揽前两名,年薪都在10万美元以上,技能要求高度集中在大模型、Python这类可量化、可考证的硬技能。第二条线是强人际岗位,物理治疗师年薪9.7万美元,旅行顾问年薪4.9万美元,两者的核心技能都写着"患者护理""旅行规划"这类需要现场判断、无法远程外包的能力。第三条线藏在榜单更靠后的位置:桥梁工程师、核能工程师这类基础设施岗位也在往上爬,对应的是电网改造、能源转型这类实体世界的长期需求,AI能辅助设计,替代不了现场施工和验收。

排名

岗位

平均年薪

核心技能

主要招聘地

1

AI工程师

$106,386

大语言模型、NLP、PyTorch

旧金山、纽约、波士顿

2

AI顾问

$113,566

大语言模型、提示工程、Python

旧金山、纽约、华盛顿特区

3

物理治疗师

$96,695

骨科康复、患者护理、职业治疗

纽约、波士顿、芝加哥

4

劳动力发展经理

$80,644

项目管理、项目开发、社区拓展

洛杉矶、哥伦布、西雅图

5

旅行顾问

$48,925

旅行规划、旅行文案、社媒营销

纽约、洛杉矶、迈阿密

两个反直觉的信号藏在这份数据里。

第一,AI最猛烈的叙事和强人际岗位的增长同时出现在同一张榜单里。保安这类需要现场存在感的岗位也出现在上升名单中,这类岗位的走强恰好印证一个判断:真正抗自动化的分界线划在"能不能远程替代"这条线上,跟技能门槛高低关系不大。AI工程师抗不住的是场地限制,物理治疗师和保安抗不住的是AI的注意力,双方各占一半赛道。

第二,多家媒体对这份榜单的二次报道确认,这25个岗位里六成是今年新出现在榜单上的面孔,哪怕是往年就上榜的岗位,名次也在剧烈变动。这意味着追一个"当下最火"的职位名称,本身就是一种滞后策略。榜单会变,但支撑这些岗位的技能集合变得慢得多。

02 五张"入职卡片"里,共同出现的关键词

把前五名的招聘细节摊成五张卡片放在一起看,比单看排名更有信息量。

AI工程师
招聘热区:旧金山、纽约、波士顿
核心技能:大语言模型、自然语言处理、PyTorch
主要招聘行业:科技、IT服务、电子制造

AI顾问
招聘热区:旧金山、纽约、华盛顿特区
核心技能:大语言模型、提示工程、Python
主要招聘行业:科技、IT服务、商业咨询

物理治疗师
招聘热区:纽约、波士顿、芝加哥
核心技能:骨科康复、患者护理、职业治疗
主要招聘行业:医疗机构、休闲健身设施、人才派遣

劳动力发展经理
招聘热区:洛杉矶、哥伦布、西雅图
核心技能:项目管理、项目开发、社区拓展
主要招聘行业:非营利组织、人才派遣、商业咨询

旅行顾问
招聘热区:纽约、洛杉矶、迈阿密
核心技能:旅行规划、旅行文案写作、社媒营销
主要招聘行业:旅游、酒店、保险

五张卡片摆在一起,一个共同点跳出来:没有一张卡片写着"某专业本科以上"或"某院校优先",写的全是具体动作型技能。这背后对应着LinkedIn经济图谱团队在《技能优先:重塑劳动力市场、打破壁垒》报告里给出的判断。该报告指出,一个岗位所需要的技能集合,自2015年以来已经变化了约25%,到2027年,这个数字预计会翻一倍。学历和职位名称在贬值,可验证的技能正在成为新的硬通货。

03 叠在一起看:五张卡片背后同一条技能线

把五张招聘卡片的技能栏位再读一遍,会发现技能之间彼此渗透,没有一项完全独立。AI顾问要求的Python,和AI工程师要求的PyTorch同属编程能力;劳动力发展经理要求的项目管理,和物理治疗师要求的患者护理,本质上都指向"能独立推进一件复杂事务到结果"这类可迁移能力;旅行顾问要求的社媒营销,和AI顾问要求的提示工程,都属于"能把一个新工具用出商业价值"的应用层技能。

技能之间的这种交叉,恰好呼应了LinkedIn技能图谱(Skills Graph)想解决的问题:岗位的边界正在模糊,但技能之间的连接关系是可以追踪的。一个求职者如果只盯着"AI工程师"这个职位名称投简历,会错过AI顾问、劳动力发展经理这些同样需要提示工程或项目管理能力、但门槛更容易进入的相邻岗位。反过来,如果把自己的技能拆成一个个可验证的模块,再去匹配这份榜单里的技能关键词,能覆盖的岗位范围会比想象中宽得多。

榜单名次会剧烈变动,技能模块的价值相对稳定。追岗位名称是一场每年都要重新开始的竞赛,攒技能模块是一笔可以持续增值的资产。

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