中國軟件行業協會教育與培訓委員會發布的《人工智能企業技術崗位設置情況研究報告》引發了行業廣泛關注。報告聚焦于人工智能應用軟件開發這一核心領域，系統梳理了當前企業技術崗位的設置現狀、技能要求與未來發展趨勢，為人才培養、企業招聘和職業規劃提供了重要參考。

報告指出，隨著人工智能技術從實驗室走向規?；a業應用，人工智能應用軟件開發已成為驅動各行業智能化轉型的關鍵引擎。在這一背景下，企業技術崗位設置呈現出專業化、細分化與融合化并存的鮮明特征。

在崗位結構上，報告識別出三大核心崗位集群：

1. 算法與模型開發崗：負責核心AI模型的研發、優化與適配，是技術創新的源頭。崗位要求深厚的數學基礎、機器學習/深度學習理論功底及扎實的編程能力（如Python），并需熟悉TensorFlow、PyTorch等主流框架。
2. 應用軟件開發與工程崗：負責將AI模型轉化為穩定、高效、可維護的軟件產品或服務。此集群崗位需求最大，涵蓋前后端開發、系統架構、嵌入式開發等，強調軟件工程能力、特定領域（如計算機視覺、自然語言處理）的SDK/API使用經驗以及云平臺部署運維技能。
3. 數據管理與運維崗：作為AI系統的“燃料”與“基石”，負責數據采集、清洗、標注、治理以及模型部署后的監控、優化與持續迭代。對數據處理工具、自動化運維平臺和MLOps實踐的要求日益突出。

報告進一步揭示，企業對人工智能應用軟件開發人才的技能要求已超越單純的算法編碼，呈現出顯著的“復合型”趨勢：

• “AI+領域”知識融合：在金融、醫療、制造、自動駕駛等垂直行業，開發者必須具備相應的領域知識，才能設計出真正解決業務痛點的智能應用。
• 全棧與工程化能力：企業越來越看重從數據到模型，再到部署上線的全流程工程實現能力，包括模型壓縮、服務化、性能調優及安全性保障。
• 軟技能的重要性：跨團隊協作能力、業務理解能力、溝通表達能力和創新思維，成為區分高級人才與普通開發者的關鍵因素。

報告預測人工智能應用軟件開發的崗位生態將持續演進：低代碼/無代碼AI開發工具將催生新的角色；可信AI（包括可解釋性、公平性、隱私保護）相關的崗位需求將快速增長；AI與物聯網、邊緣計算的結合將創造大量嵌入式AI開發機會。

基于研究，報告對中國軟件行業協會教育與培訓委員會提出了針對性建議：推動產學研協同，構建以實際產業需求為導向的課程體系與認證標準；加強在AI倫理、工程化實踐、跨領域知識等薄弱環節的人才培養；搭建企業、院校與人才之間的高效交流平臺，助力我國人工智能應用軟件人才隊伍的持續壯大與能力提升，為數字經濟高質量發展夯實智力基礎。