2026年同一岗位名称背后的能力已经拆开：大模型可能是训练、评测、智能体工程或推理优化；具身智能可能是感知、控制、嵌入式或整机集成；芯片与智能汽车更强调验证、系统约束和可重复交付。下文给出可直接使用的能力矩阵和面试评估清单，市场数据只作背景。

一、先看市场在奖励哪种能力

据智东西2026年7月17日报道，猎聘大数据研究院《2026人工智能行业人才供需趋势洞察》显示：2026年上半年AI行业新发职位同比增长21.08%；架构师、机械结构工程师、硬件工程师新发职位分别增长76.74%、57.20%、40.80%，高于算法工程师12.84%的增速；算法工程师人才紧缺指数（TSI）为2.64，嵌入式软件开发、智能网联、架构师、硬件等岗位TSI均超过2.3。面试如果只按“算法深度”打分，会漏掉正在扩编的软硬协同人才。

智联招聘《2026年人工智能产业人才发展报告》（人民政协网2026年7月17日报道）则显示：人工智能工程师需供比为2.62；AI智能体开发人才招聘需求同比增长244%；AI产品经理职位数同比增速87.7%。中国经济网2026年7月27日报道的智联二季度数据中，智能驾驶系统工程师需供比为3.41，集成电路IC设计岗位需供比为4.46。北京市人力资源和社会保障局《北京市新质生产力人力资源开发目录（2025年版）》把生成式人工智能系统应用员、数字化解决方案设计师、工业视觉系统运维员等列为非常急需紧缺职业。评估应当覆盖这些正在扩编的角色。

二、岗位能力矩阵（可直接改成评分表）

每项按“必须具备 / 培养后可用 / 本次不要求”三档来用，避免把所有方向写成同一人。只在“必须具备”项上一票否决。

岗位方向	必须能讲清楚并上手的能力	加分但不应写成门槛的能力	面试中常见误判
大模型算法 / 训练	数据与评测协议、训练/微调方法、失败归因、指标与业务目标的关系	论文发表、超大集群经验	把刷榜成绩当成独立完成业务闭环
大模型应用 / 智能体工程	RAG或工具调用设计、编排与权限、评测集、延迟与成本、不良输出处理	某一种框架名词、玩具级聊天机器人	会写提示词就被当成能上生产
推理、平台与ML系统	服务化、量化/蒸馏等优化思路、观测、容量规划、故障恢复	自研框架	只问过工具名，未验证线上问题定位
具身智能算法	感知或规划或控制中的一项做到可复现，能说明仿真到真机的差距	同时精通结构与电控	论文题目对上就认为能调通整机
机器人系统 / 嵌入式	实时约束、驱动与通信、日志与复现、安全停机	某款开源导航包的使用时长	把调参经历写成系统架构能力
结构、电控与整机集成	公差、热、功耗、装配与测试，能和算法互相提约束	完整带过量产项目	看过外观设计图就被当成能做整机
数字芯片设计 / 验证	RTL或验证计划、断言与覆盖率、性能/功耗/面积权衡	多次流片	没有流片经历就被直接排除，或反过来神化公司名
模拟 / 数模混合	指标定义、仿真与板级对应、噪声与失配、可制造性意识	特定工艺节点经验	只问软件工具快捷键
智能驾驶 / 车规软件	感知或定位或规划中的闭环、数据回流、安全约束、实车验证	量产项目抬头	用互联网推荐系统经验直接替换车规经验
工业视觉 / 自动化软件	产线节拍、不良模式、相机与光照约束、稳定性	某个品牌PLC证书	实验室精度被当成产线可用精度
企业数字化 / 数据工程	需求边界、模型与集成、数据质量、权限和审计、上线回滚	行业头部项目	把做过报表开发当成能做数据平台
生物计算 / 智能器械交叉岗	领域问题定义、数据或信号可靠来源、实验或临床约束、可解释的结果	既发算法论文又带过注册	用通用视觉项目替代医疗场景约束

开招前由业务负责人和面试官共同圈选“必须具备”。必须项写多了，通常说明岗位还没拆开。

三、通用面试评估维度

维度建议固定，方便两个人面完对得上。哪一项问得更重，按这个岗位真正卡住的地方定，不要套一套死分数。

评估维度	要听到的证据	不建议当成通过理由
问题定义	能复述目标、约束、非目标，以及为什么现在做	只重复职位描述
关键技术深度	能下沉到方法选择、关键假设和失效边界	堆叠名词和参数列表
工程落地	数据、评测、性能、成本、观测、回滚中至少有可核对的一项	“理论上可以”
跨栈协同	能说明自己和硬件、算法、产品、工艺或业务如何互相提约束	“沟通能力强”这类无法验证的评价
质量与风险	对数据许可、安全、隐私、功能安全或内容风险有具体处理	事后才说“当时没注意”
结果核验	个人贡献、指标口径、前后对比可以被追问	用团队业绩直接替换个人动作
学习与带教	能讲一次让自己判断改变的复盘，或带人方式	只强调加班或态度

猎聘《2025上半年人才供需洞察报告》相关转述提到，明确要求掌握AI工具的职位同比增长149.41%，且此类岗位招聘年薪相对无此要求的岗位高出约7.8万元。“会不会用生成式工具”可以问，但应放在工程落地里考察：如何校验输出、如何防止把错误结论写进决策，而不是会不会报出工具名称。

四、分方向的追问清单

大模型与智能体。 数据从哪来、如何清洗和授权？评测集是否含真实长尾？基线和对照是什么？上线后谁看延迟、成本和不良率？工具调用失败时系统如何降级？做智能体的候选人，请其画出组件、权限和人工接管点。

具身智能与机器人。 真机和仿真的主要差距在哪里，如何缩小？某个故障如何复现？控制频率、传感器延迟和机械间隙怎样进入算法假设？安全停机由谁触发？请其解释一次算法判断与结构或电控约束冲突的经历。

芯片与半导体。 模块的接口约定是什么？验证计划如何覆盖功能和异常？性能、功耗、面积之间做过哪些取舍？如果没有流片经历，请其用课程、开源流程或板级调试说明同等思维。模拟方向追问仿真结果如何对应到实测。

智能汽车与新能源相关软件。 数据从哪些工况来，长尾如何进入训练集？功能安全或失效模式有没有进入设计？实车问题时如何区分感知、定位、执行或标定？与车辆工程、测试和质量的交接界面是什么？

工业自动化与视觉。 节拍、良率和误检漏检怎样定义？光照、灰尘、工件公差变化后模型是否仍可用？产线停机时如何定位是算法、相机、工装还是通信问题？

医疗与生物交叉技术岗。 数据或样本是否可复现？结论能否被实验或临床同事质疑？哪些输出必须人工审核？候选人是否理解自己工作处于发现、临床还是器械软件环节。智联《2026年生物医药产业人才发展报告》相关报道称，2026年上半年AI制药、智能医疗器械相关职位数分别同比增长84.0%和113.1%，交叉简历会增多，更要用场景约束来分辨。

五、一场面试怎么往下问

时间按这场面试实际有多长自己切。顺序建议固定，免得每个人各问各的。

1. 先对齐岗位。说明入职后先要交出什么、跟谁协作，以及这次不要求什么。
2. 只深挖一个项目。按目标、约束、动作、数据、结果、复盘追问。
3. 给一道不完整的情景题。例如评测上升但投诉增加、真机成功率下降、验证覆盖率够但硅后失败、产线误检升高，看他先补哪些信息。
4. 问一次跨团队分歧，再问一次数据或安全上的取舍。
5. 留时间让候选人提问。看他问不问数据条件、决策权和失败了怎么办。

记录用原话摘录。讨论时先对证据，再谈过不过。

六、HR与业务负责人如何分工

业务负责人负责写清入职后先要交付什么、圈选必须能力、判断技术深度和工程落地。招聘同事负责把必须能力写成可检索但不过窄的条件，组织结构化流程，核对应聘材料，并提醒团队不要把学历、年龄或前公司名当成替代证据。用年龄或司龄代替能力分层，会同时错过青年人才和资深专家。

对成长型团队，尤其要避免：一份职位同时招聘研究、工程和管理者；面试全程只问名词；通过后再讨论工作内容。

七、录用前的核验清单

• 职位描述中的必须能力，是否都能在面试记录里找到对应证据？
• 候选人所述指标，是否说明了统计口径、样本量和时间窗？
• 有没有至少一次失败或回退的描述，且责任划分清楚？
• 保密边界是否在面试前说明，未讨论部分是否未被当成“能力不足”？
• 薪资带宽是否对应该岗位的责任，而不是对应当前流行的职称？
• 入职后的导师、代码/数据权限和首个里程碑是否已经有人负责？

北京深度创联科技有限公司（深度创联）是一家以技术驱动的企业人才、数字化与智能营销一体化服务商，以人工智能与数字化技术，助力初创及成长型中小企业构建人才、组织与品牌增长能力。

参考来源

• 猎聘大数据研究院《2026人工智能行业人才供需趋势洞察》，智东西2026年7月17日报道
• 智联招聘《2026年人工智能产业人才发展报告》，人民政协网2026年7月17日报道
• 智联招聘2026年二季度人才报告，中国经济网2026年7月27日报道
• 智联招聘《2026年生物医药产业人才发展报告》，中国经济网2026年9月1日报道
• 北京市人力资源和社会保障局《北京市新质生产力人力资源开发目录（2025年版）》，2025年9月12日
• 猎聘大数据研究院《2025上半年人才供需洞察报告》，工劳网2025年7月18日转述

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