

2027届秋招呈现高度AI化趋势,字节、阿里、京东等大厂大幅增加AI相关岗位,AI岗位渗透率升至37.56%,但门槛同步抬高,垂直实习经历成为关键竞争力。应届生面临‘会用AI’与‘懂AI’的能力分层,非技术背景者需转向AI应用层,算法岗竞争激烈,岗位细分加剧,真实项目经验和落地能力取代泛泛简历成为筛选核心。

2027届秋招正在变成一场AI浓度测试。
8月初,字节、阿里、京东相继启动校招。字节技术产品岗占比超七成,增设“AI全栈工程师”、“AI Agent开发”等新兴岗位;阿里AI相关岗位高达80%;京东首次引入AI面试......数据更直观,脉脉数据显示,2026年1至5月,新发校招AI岗位量同比增长47.3%,AI岗位渗透率从26.41%升至37.56%。大厂在用真金白银告诉应届生:未来是AI的。
但“未来是AI的”和“我能进大厂”,中间还隔着门槛。
我们和五位2026届、2027届毕业生聊了聊:有人投了四五十份简历,只拿到一次大厂面试机会;有人手握头部大厂实习,却因为不够垂直而被算法岗拒之门外;有人早早转向AI应用层,勉强接住了这波浪潮;也有人去年尝试投AI岗位,简历全挂,最后靠一段非AI的暑期实习转正留在了大厂......
他们的背景不同、选择不同,但面对的现实一样:AI岗位占比再高,也不等于机会变多。门槛在涨,标准在变,而在这场游戏里,实习经历成了最硬的通货。
当“会用AI”和“懂AI”在求职中被区分,当一段垂直的实习经历比名校背景更管用,当面试官追问“工作流”、“落地案例”、“提效成果”,这批应届生发现,AI不是捷径,是另一场需要提前起跑的竞赛。
01.面试官问得很细,不懂装懂一定会露怯
Frida | 河南师范大学汉语言文学专业 27届本科
大四还没开始,我已经投了四五十份简历。
我做了一张表,记录重要公司的岗位和投递进度——25个岗位挂了15个,只有一两个进入面试,其余不是“筛选中”,就是做完测评后再无消息。
但我每天还是会点开表格,把没挂的岗位逐个查一遍。

我在河南师范大学读汉语言文学,原本打算毕业后当老师,或者考公考编。大三上学期,我发现五个比我大一届的朋友,四个毕业后待业。他们都准备过考公考编,但一个也没考上。我突然意识到,所有人都在挤的路,未必比市场化就业更稳。
于是,我立刻开始找实习。第一份实习是在蓝色光标给欧莱雅做乙方,也是在那里,我第一次感受到了AI的冲击。
过去,我们要联系几十名小体量KOC拍产品图,再反复修改。后来只要把产品放进AI工具,就能自动生成展示图。旁边负责优衣库的团队更直接:KOC提供正面、背面和侧面等九张照片,AI就能生成像真人拍摄的试衣镜自拍。主管在会上问:“以后是不是只买账号的发布权就够了,连真人拍摄都不需要?”
后来我去哈啰做海外市场运营,现在在上海一家头部出海公司实习,用AI出广告素材。
Leader说会帮我申请转正名额,本组留不下就推荐去其他组。但我不敢错过秋招。网上也经常有同学在分享类似的经验:暑期实习招进来五个人,最后可能只有一个名额,甚至一个都没有;Leader可能是真心想留你,也可能只是希望你先把手里的活干好。所以我一边实习,一边继续投简历。
我投过河南本地的宇通,第一天交简历,第二天就被筛掉。阿里投了六个,挂了四个,字节没敢投。我的体感是一些二三线城市的龙头企业往往更卡学历,而互联网大厂反而会在学历和经历之间权衡,只要实习足够垂直,双非也可能进入下一轮。
目前,我唯一拿到的互联网大厂面试,是拼多多的AIGC视频创意制作岗。
面试官一直在追问,用过哪些模型?最常用哪个?工作流是什么?生成失败后怎么调整?产品哪里还能改进?简历里多写几个“AI”,或许能骗过机器筛选,但面试时一定会露怯。非技术岗不一定要求你懂模型原理,但必须拿得出视频、图片和商业项目,讲清楚每一步怎么做。证书没什么用,真正有用的是作品和实习。
我现在只能算会用AI,还不算懂AI。Agent卡住时,我会换提示词、换素材,却不知道底层哪里出了问题。剪映、AE、PR和生成工具,都是我在学校之外自学的。早点准备不一定能赢,但不准备,可能连被挑选的资格都没有。
02.具身智能没算法岗卷,但卡对口的实习
晓斌| 北京某985院校 软件工程专业 27届硕士
我是软件工程专业的硕士,现在研二,明年毕业。
其实我的秋招开始得挺早的。从七月份提前批到现在,投了一部分大厂base在北京的岗位,到现在面了三四家,在等意向结果。
我投的不算很多,想走一步看一步,提前批竞争比较激烈,有师兄师姐也建议晚点投。
我主要投的是智能体算法岗。选择这个方向,是因为我之前有大厂Agent产品的实习经历,做起来比较顺手,简历也能讲出东西来。但面了这么多场之后,我越来越觉得,纯做软件开发可能没什么前途了,倒不是说软件不行,而是太卷了。
今年热门的大厂AI岗位,比如大模型算法、智能体算法、AI Infra研发,哪一个不是一堆名校背景、头部大厂实习经历的人在抢?

所以我现在在看具身智能方向的岗位,具身方向的Agent岗位也很多,相比大模型没那么卷,而且待遇也挺不错的。但问题在于,我没有相关的经历,具身现在卡实习卡得非常严,没有对口的实习基本进不去,所以我现在也在犹豫,去补实习已经来不及了,时间太短写不进简历,只能先投投试试。
今年校招跟去年比,我觉得变化其实挺明显的。去年大厂已经开始大规模招AI岗了,但今年有两个最大的不同:一是AI的coding能力更强了,很多算法岗的招聘需求跟着变了,岗位对人的要求自然水涨船高,Python、C++这些手搓代码的能力没那么重要了;二是岗位总量反而少了,需求更精细了,看起来AI岗位占比很高,但对比去年,很多岗位都没有了。
我对大厂AI岗位占比高其实一点都不意外,甚至觉得七八成还低了。现在这个趋势下,还有什么岗位是完全不用AI的吗?不过要说,AI岗的差别也很大,用AI的也是AI岗,开发AI的也是AI岗,这两件事在招聘里完全不是一个量级。
就我观察,那些很早就为AI岗位做准备的同学,和现在才开始关注的同学,差距在真实招聘场景里是肉眼可见的,主要体现在实习和项目经历上,比如自己亲手写过项目文档,在面试中很多问题都能应对的比较自如。
至于AI背景这件事,我倒觉得不用太焦虑。大厂招AI岗,对专业背景卡得没那么严,真正卡的是学历和实习。我认识不少学长学姐,本科学的跟AI八竿子打不着,照样去做AI产品岗,做得也挺好。关键是你要尽早进到那个环境里,哪怕先从边缘岗位切进去。
非AI背景的应届生也不至于被大厂招聘淘汰,确实这一两年进大厂对AI背景有一些要求,但这个行业变得太快,你现在看到的机会,等你准备好的时候,门槛可能又抬了一截,而且以现在AI发展的速度,你今年进去的AI岗,明年还有没有这个岗位都难说。
03.大厂AI岗遍地都是,我从Java转向AI应用层
当当 | 上海某高校计算机专业 27届本科
我是上海某所高校计算机专业的本科生,校招期间我已经数不清投了多少份简历,目前拿到了2个面试通知,分别是某大厂的AI产品助理,和一家AI创业公司的工程师岗位。
我原本的职业规划是做一名传统的后端开发工程师,走的是业务开发路线。但看到今年大厂校招满屏的AI岗位,我不得不重新评估方向,现在的规划调整为,先进入大厂的AI应用层或工具链岗位,在实战中补齐算法和模型理解能力。
关于大厂AI校招的感受,我确实有感觉到冲击,AI占比远超预期,但大厂依然是我求职的第一选择,不过我的心态和刚入学时完全不同。以前觉得进大厂就是写代码,现在觉得进大厂是为了接触最前沿的AI落地场景,不然很容易被行业甩在后面。
我还和几位毕业的学长聊过,他们认为这波招聘潮是因为大模型技术已经过了单纯的“炼丹”期,进入了“落地应用”期。一位在大厂的学长建议我,不要死磕算法岗,要多关注AI如何赋能现有业务,因为大厂现在急需的是能干活、能落地的工程化人才。
为了提升AI求职竞争力,我做了几件具体的事:一 是使用大模型搭建了一个校园知识库问答系统;二是在上一段的实习中,尝试用Copilot辅助编写业务代码。
在招聘市场上,早做准备和现在才开始关注的同学差距非常明显。这种差距主要体现在技术栈的完整性和对AI产品的理解深度上。早准备的同学能清晰地说出当下大模型架构的优缺点,有相对成熟的GitHub项目;而晚关注的同学往往只停留在“用过AI”的层面,缺乏系统性的项目支撑。

我认为“会用AI”和“懂AI”在求职中完全不同。会用AI是指熟练使用各种工具提效,懂AI是指理解模型原理、能优化模型结构。我并没有因为在某些底层原理上还有欠缺就放弃投递,反而因为我在AI应用层的日常学习积累,更敢去冲那些工程化落地的岗位。
至于非AI背景的同学,我认为“全员AI化”已经成为趋势。我一位学市场营销的同学,现在也在学习AI绘图和数据分析,因为大厂要求所有岗位都要具备AI素养。
我在学校期间一直在刷算法和数据结构,它们是理解AI的地基,但现在仅仅有这些不够了,必须在这个地基上快速搭建起AI的知识框架。总的来说,面对大厂All in AI,我觉得自己能勉强接住,但必须跑着才能跟上。
04.想进大厂AI岗,一定要重视垂直实习经历
小鹿| 华五某校心理学专业 26届硕士
我是26届毕业生,刚正式入职一家大厂,做产品方向。本硕读的都是心理学,校招拿到这个offer,主要是因为去年在这里实习,产出不错,老板认可,秋招就顺理成章留下来了。
能走到这一步,运气和积累都有。我大二就开始实习,最开始纯粹是假期想找点事做,做过市场研究、用户研究、营销,后来才转到产品方向。小红书、字节、腾讯、快消,前前后后攒了好几段经历。在字节做过商业化,也在腾讯做了一段跟AI相关的产品。
今年8月,各家大厂的2027届校招陆续开了。大厂都在All in AI,变化确实太大了,我去年投的时候AI岗位和非AI岗位差不多五五开,到今年基本已经七三开了。
我去年参与校招的时候,前前后后投了十几份简历。我也尝试过AI岗位,当时有一段AI产品实习经历,想着应该能试试,结果没有一家捞我面试。后来了解到,那些AI产品岗招的人都有两三段大厂或独角兽的AI产品实习。这个赛道已经卷到不可思议的程度了。

身边同学也很有压力,即便985本硕,有的拖到春招才定下来。没有AI相关经历的同学更吃亏,眼睁睁看着大量岗位被划走。
我身边有个27届的暑期实习生,他特别焦虑,担心转正、担心秋招、担心AI岗位比例这么高自己没对应经历怎么办。我能理解他,毕竟去年我投AI岗位都过不了简历关,今年门槛只会更高。
AI确实是大势所趋,从公司层面看,押注AI能拉股价、能讲商业故事,这是实实在在的利益。可从个人角度,我会想这份工作到底能不能让我积累真实的能力和资源?我认识一些做AI的博士朋友,他们甚至能用AI训练AI了,但依然非常焦虑。
虽然我现在的岗位对AI还没有硬要求,但我已经把AI当成辅助工具用起来了,比如写报告、做数据分析、梳理流程,AI能帮我提效很多。甚至我觉得会用AI提效,比去做纯AI产品,对大多数非技术岗的人来说更有实际价值。
对想进大厂的学弟学妹说,时间来得及的情况下,先去实习,中厂小厂都行,慢慢积累,探索自己到底对什么感兴趣,如果以后想投递大厂AI相关岗位,一定要重视垂直实习经历,平常AI能力也要学,日常生活中多用。
最后想说,你面试没过,很多时候不是因为你不优秀,只是不匹配而已。我简历投递阶段被字节挂了5次,美团阿里也挂了好几次,但最后还是收到offer了,要相信自己。
05.AI岗位越分越细,我不敢什么热门投什么
大泽|985高校园软件工程专业 27届硕士
我本科是计算机相关专业,现在读软件工程硕士。实验室这两年也开始做大模型和Agent。
我从7月提前批开始投简历,到现在投了二十多份,主要是大模型算法、Agent算法和AI应用开发岗。目前面了四五家,有两家走到了比较靠后的流程,但还没有正式offer。
我接触AI算比较早。本科大三开始学机器学习,读研以后一直在做大模型相关项目,也去一家AI创业公司实习过。所以刚开始秋招的时候,我觉得自己的经历还算对口,大模型、Agent、AI Infra这些方向,只要看到合适的岗位都会投。
但真正面起来以后,我发现AI岗位不像想象中那么“通用”。
现在面试官问得很细。比如做一个Agent,为什么要这样设计工作流?调用了哪些模型?效果不好怎么排查?怎么做评测?如果是实习项目,还会继续问有没有上线、谁在用、你自己负责了哪一部分。

我有一次就被一个RAG项目问住了。那个项目是我在实验室做的,我自己觉得挺熟,简历上重点写了。面试官先问文档怎么切,再问为什么这么切、召回效果怎么评估,后来又追问不同方案的数据对比。我后面就有点答不上来了。
因为它说到底还是一个实验室项目,很多上线之后才会碰到的问题,我没有经历过。
这次面试之后,我就重新改了简历,把几个自己讲不深的项目删掉了,投岗位也开始更谨慎。
比如AI Infra我之前也看过,但我的C++和系统方面积累不够,现在临时补已经来不及。预训练、后训练也是一样,虽然接触过一些,但没有扎实的经历。现在我主要还是投Agent和大模型应用相关的岗位,面试的时候还算有东西可讲。
我平时用AI也很频繁,写代码、看论文、整理实验结果都会用Cursor、Claude。但至少我碰到的几次技术岗面试里,面试官不会专门问你用了多少AI工具,最后还是会追到具体项目里,看你到底做了什么、解决了什么问题。所以我现在不像刚开始秋招时那么想追热门了。
大厂All in AI,对我们这种本身就在做AI的学生肯定是机会,但这个机会没有想象中那么大。方向越来越多以后,反而要更早想清楚自己到底往哪一条路走。
*题图及文中配图均来源于pexels。文中晓斌、当当、小鹿、大泽均为化名。
作者 | 陈丹 王汉星 王璐 李梦冉 金玙璠
编辑 | 李梦冉
本文来自微信公众号 “定焦”(ID:dingjiaoone),作者:定焦One团队