月薪中位数近2.8万：北京AI岗位的繁荣，为何只属于少数人？

岗位量收缩33%，薪资中位却较近四周全站基准偏高62.5%，这两个数字放在一起，指向的不是市场降温，而是招聘方在收缩中变得更挑剔。197个新发岗位来自36家公司，其中99%来自千人以上规模雇主，这意味着供给端的玩家几乎全是巨头，它们对中级工程师的筛选标准，已经从“会做”转向“做得深”。

技能需求高度集中在Python与大模型上，LLM、PyTorch、Agent成为高频词。这不是简单的技术栈罗列，而是北京AI岗位的一个信号：3-5年经验的工程师，如果简历上没有大模型相关项目，进入头部公司核心团队的难度正在指数级上升。

把经验档位拉开来，薪资阶梯的陡峭程度一目了然。不限经验的岗位薪资中位在5.8k/月，3-5年经验直接跳到32.5k/月，而更高经验档位的中位则达到55k/月。从入门到中级是5倍的跃升，从中级到资深又是1.7倍的爬坡。

对3-5年的你来说，这个阶梯意味着两件事：第一，你已经完成了从“执行者”到“问题解决者”的定价跃迁，薪资不再是按行数计算，而是按复杂度计算；第二，55k/月的档位就在前方，但通往它的路，不是靠年限熬出来的，而是靠你在某个垂直方向上的不可替代性换来的。

科大讯飞的“词元星火-中级研究算法工程师”薪资估算 3万-5万/月，聚焦大模型算法研究，适合有扎实算法功底、想在NLP方向深耕的工程师。

长城汽车的“infra开发岗”薪资估算 2.5万-4.5万/月，偏向自动驾驶基础设施，适合有DevOps背景、想切入智能汽车赛道的工程师。

长鑫存储的“化学机械研磨工艺课经理”薪资估算 4万-7万/月，但要求专家级经验，对3-5年的读者来说，可以作为远期参考——半导体工艺管理方向，薪资天花板确实可观。

本周新发岗位中，约99%来自千人及以上规模雇主，科技行业占比约45%，但较上一窗口下降19个百分点，综合集团、材料化工、能源等行业的AI岗位正在补位。

对3-5年经验的求职者来说，这意味着选择不再局限于互联网大厂，传统行业的数字化转型同样在开出高薪，但招聘逻辑更看重行业理解与工程落地能力。

当前北京·AI·软件方向的活跃职位中，在架天数中位为116天，超过90% 的岗位挂出超过14天。这说明大量岗位并非急招，而是长期沉淀的“常青岗”。对求职者来说，这既是机会也是提醒：机会一直在，但竞争也从未停止。

3-5年经验是职业分水岭，薪资的跃升靠的不是跳槽次数，而是你在某个方向上积累的深度。用WatchJobs的AI薪资估算，看清每个岗位的真实定价；用岗位解读，判断它对你的职业阶梯是向上突破还是平移。