字节腾讯同日启动校招,扩招1.7万AI人才:大厂已经All in AI,大学生机会来了?

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霍格沃兹测试开发学社 发表于 2026/03/13 16:46:19 2026/03/13
【摘要】 最近互联网行业发生了一件很有意思的事情。字节跳动和腾讯,在同一天启动了2026届校招。而且规模都非常惊人: 两家公司 合计招聘超过1.7万人, 其中 AI和技术研发岗位成为扩招核心方向。 如果把阿里、美团、百度这些公司一起看,会发现一个明显趋势:几乎所有互联网大厂,都在疯狂招AI人才。这背后的信号其实很明确:AI 不再是一个“新方向”,而是互联网行业新的基础能力。而对于大学生来说,这可能是一...
最近互联网行业发生了一件很有意思的事情。

字节跳动和腾讯,在同一天启动了2026届校招。

而且规模都非常惊人: 

两家公司 合计招聘超过1.7万人, 其中 AI和技术研发岗位成为扩招核心方向。 

如果把阿里、美团、百度这些公司一起看,会发现一个明显趋势:

几乎所有互联网大厂,都在疯狂招AI人才。

这背后的信号其实很明确:

AI 不再是一个“新方向”,而是互联网行业新的基础能力。

而对于大学生来说,这可能是一波非常重要的机会。

目录

1. 字节腾讯同日启动校招
2. 大厂为什么都在疯狂招AI人才
3. AI岗位到底在招什么人
4. AI时代对大学生意味着什么
5. 想进入AI岗位需要准备什么
6. AI大厂求职交流群

一、字节腾讯同日启动校招

3月6日,字节跳动正式启动 史上最大规模实习招聘计划:ByteIntern

 计划面向 2027届毕业生 招募超过 7000名实习生。 其中:

  • 研发岗位 4800+
  • 转正率预计 超过50%
  • 重点招聘方向:
    - AI技术
    - 技术研发
    - 产品
    - 数据方向

与此同时,腾讯也启动了全球校园招聘。 

腾讯计划招聘 超过10000名在校生。 其中:

  • 技术类岗位 扩招36%
  • 技术产品岗位 扩招39%
  • AI相关岗位 大幅增加

腾讯此前也明确表示: 

未来重点投入方向之一就是 混元大模型团队和AI基础设施能力

二、互联网大厂为什么都在疯狂招AI人才

如果把互联网技术发展历史拉长一点,会发现一个规律: 

每一次技术浪潮,都会带来一轮 人才争夺战。 

比如:

技术时代
关键岗位
移动互联网
iOS / Android
云计算
后端 / 分布式
大数据
数据工程师
大模型时代
AI工程师

而现在,大厂正在做的事情只有一件:

让所有产品都 AI 化

 例如: 腾讯正在做:

  • AI办公
  • AI游戏开发
  • AI助手
  • AI Agent

字节正在做:

  • AI推荐系统
  • AI搜索
  • AI内容生成

阿里在做:

  • 通义千问
  • AI电商
  • AI云平台

百度在做:

  • 文心大模型
  • AI搜索
  • 自动驾驶

AI技术栈简化图

三、AI岗位到底在招什么人

很多同学一看到 AI 岗位就会觉得:

只有算法科学家才能做。

其实现在大厂招聘的 AI 岗位非常多样

1. AI算法工程师

主要工作:

  • 模型训练
  • 推理优化
  • 模型架构设计

需要:

  • 深度学习
  • PyTorch
  • 数学基础

2. AI应用工程师

现在需求量非常大。 主要工作:

  • AI应用开发
  • AI Agent
  • RAG系统
  • 大模型应用开发

技术栈:

  • Python
  • API开发
  • LLM框架

3. AI平台工程师

主要负责:

  • AI平台
  • 推理服务
  • GPU资源管理

技术栈:

  • 分布式系统
  • Kubernetes
  • GPU调度

4. AI测试工程师

这是最近增长非常快的一类岗位。 随着 AI 系统越来越复杂,测试方式也在改变。 例如:

  • AI功能测试
  • AI安全测试
  • AI性能测试
  • RAG测试
  • Agent测试

AI系统开发流程图

四、AI时代对大学生意味着什么

很多人会觉得: AI会让很多岗位消失。 

但从招聘数据来看,情况其实是:岗位结构在变化。 

过去互联网岗位主要是:

  • Web开发
  • App开发
  • 后端开发

而现在越来越多公司招聘:

  • AI工程师
  • AI应用开发
  • AI数据工程师
  • AI测试工程师

简单理解就是:AI正在创造新的岗位

AI产业发展趋势


五、想进入AI岗位需要准备什么

很多大学生会问一个问题: 如果想进入 AI 行业,现在应该学什么? 其实可以简单分为三个方向。

第一:编程基础

核心基础:

  • Python
  • Linux
  • 数据结构
  • 网络基础

第二:AI工程能力

建议学习:

  • 大模型应用开发
  • RAG知识库
  • AI Agent
  • 自动化工具

第三:项目经验

大厂其实非常看重 真实项目经验。 例如:

  • AI助手
  • 自动化系统
  • AI应用项目

这些往往比单纯刷题更重要。


写在最后

AI时代其实才刚刚开始。

未来几年,很可能会像当年的移动互联网一样:技术变化非常快,机会也非常多。 

但机会从来不会自动落到谁身上。 

真正能抓住机会的人,往往是那些:提前准备的人。 

希望大家都能在这波 AI 浪潮中找到属于自己的位置。 

一起学习,一起成长。

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