企業搶AI人才卻連職稱都搞不清楚！逾半AI職缺「技能、職稱對不上」

記者蕭惟珊／編譯

科技人才公司 Andela 針對近 5 萬份工程相關職缺進行分析，發現企業對人工智慧（AI）人才的技能需求與其實際開出的職稱出現嚴重落差，市場上同時充斥著令人眼花撩亂的各種新興職稱。

根據 Andela 的職位描述分析報告，目前市場上聚焦於 AI 角色的職缺，其技能需求往往與所列出的職稱不符。在超過 1,800 個「AI 工程師」、「機器學習（ML）工程師」及其他類似職稱的招募資訊中，超過一半將至少兩種不同角色的技能組合混為一談，其中包含大型語言模型（LLM）協作編排（Orchestration）、自主代理架構（Autonomous Agent Architecture）以及向量資料庫（Vector Database）設計等。

分析指出，科技業界創造新角色的速度，已經超越了為其命名、或將技能準確對應至職稱的速度。Andela 識別出數種全新角色與技能組合，例如「LLM 應用工程師」——這是一種當代新型態的 AI 工程師，他們主要基於基礎模型（Foundation Models）進行應用開發，而非從頭訓練模型。

Andela 研究主管 Cory Hymel 接受《Channel Dive》採訪時表示：「企業會說『我需要去招募一位 AI 工程師』，但這其實是一個極度空泛的詞彙。他們正在尋找的技能組合，根本無法對應到典型的後端（Back-end）工程角色。最終導致他們將錯誤的人力放到錯誤的職位上，因為沒有人真正清楚這些底層技能組合究竟該包含什麼，以及該如何稱呼它們。」

AI 正在改變就業市場是不爭的事實，但其具體的改變方式通常令人摸不著頭緒。

Hymel 表示：「市面上有大量關於 AI 正在消滅工作、AI 正在改變工作型態的討論，但這些說法往往含糊其辭且多屬軼聞。如果這些職位正在改變，到底是哪些職位在變？又是哪些底層技能的變動，導致了市場當前的陣痛期？」

Andela 的分析發現，產品經理（PM）、前端與後端工程師、開發人員等我們熟知的職位，其工作描述正在發生改變與重疊。舉例來說，企業開始要求機器學習工程師具備軟體架構師或後端工程師的技能；而 DevOps 專家則被期望需要懂雲端工程（Cloud Engineering）。

Hymel 指出，前端工程正經歷一場重大演進。「企業正推動前端工程師具備更好的軟實力，並要求他們具備定義與開發新功能的能力，」他說。「企業希望前端工程師能跨足一部分產品經理的角色。」

Hymel 將這些新興且重疊的需求稱為「技能外溢（Skill Bleeds）」。透過分析職缺描述，他的團隊歸納出數個新興角色，包含 DevSecOps 資安工程師、文件即程式碼（Docs-as-Code）工程師，以及湖倉一體分析工程師（Lakehouse Analytics Engineer）。

另一個新穎的職位是「FinOps 可靠性工程師」，這類人才不僅要能夠追蹤雲端基礎設施的成本，還要能為 AI 系統的 Token 消耗進行預算編列、成本預測與財務建模。

職稱的不斷演化可能會讓求職者感到頭痛。Hymel 提到，過去企業招募的人才，其技能在整個職業生涯中通常都派得上用場，但 AI 正在讓某些技能迅速過時。

「技術發展與所需技能成熟的速度實在太快，以至於雇主開始累積前所未見的『人才債（Talent Debt）』，而這顯然會直接反映在職務內容的劇烈變動上，」他說。

Hymel 補充強調，企業必須避免像是大規模裁員這類膝反射式的本能反應。「我們從數據中觀察到的是，企業內部實際上對新的工作領域有強烈需求，只是他們現階段很難將這些需求清楚表達，或精準地寫進招募資訊中。」

資料來源：HR DIVE