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应届生涌向机器人秋招:年薪50万元成“白菜价”,正式offer不好拿

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应届生涌向机器人秋招:年薪50万元成“白菜价”,正式offer不好拿

应届生涌向机器人秋招:年薪50万元成“白菜价”,正式offer不好拿

“秋招每天点开邮箱,跟开盲盒一样。”在找工作的焦虑裹挟下,李枫不时查看信息。 李枫就读于东部省份一所985高校,明年6月份即将研究生毕业。最近两个月,他正在投递简历寻找机器人领域的工作,其中大部分都是“具身智能”方向——也就是让机器人能够自主感知、判断和操作。 近两年,随着人形机器人站上风口。一批具身智能初创企业涌现,同时多家大厂拓展相关业务。由于高端人才供给不足,相关岗位薪资水涨船高。 李枫等多位求职学生向第一财经记者透露称,在具身智能企业秋招中,一部分优秀应届毕业研究生拿到的offer,年薪高达百万元;年薪50万元上下的水平已被称为是“白菜价”。 高薪诱惑下,人才竞争更加激烈,求职者们的体感是秋招变难了:本硕985的学历不像往年那样“能打”,实习转正offer的趋势正在蔓延。过去一段时间,具身智能行业形势也发生了变化,IPO审核收紧等消息不时传出。他们想要抓住短暂的窗口机会,同时对行业泡沫破裂有所顾虑。 本硕985学历不够用,还要实习转正 据李枫讲述,其本科毕业于211高校,而后保研至985高校。 “我的专业是自动化,研究方向偏无人机。”李枫说,这一方向学习的AI算法和强化学习可以迁移至具身智能。考虑到无人机就业岗位较少,他更想进入热门的具身智能行业。 8月中旬左右,李枫开始集中向各大公司投递简历。他采取的是“海投”策略,头部初创企业、中小公司以及互联网大厂都在考虑范围之内。 记者注意到,那个时候诸如宇树科技、智元、自变量、银河通用等多家企业已开启2027届秋招,有的更早之前还进行了提前批招聘。阿里、腾讯、京东等大厂也加入了这场人才争夺的混战。具身智能热潮已带动相关岗位需求增加。 不过,多位求职学生通过行业线下闭门沙龙会了解到,企业校招HC(招聘名额)并不多,部分估值超200亿元的初创企业秋招需求或不到二三十个人,百人规模在行业内少见。到了线下校园招聘宣讲会,不少明星初创企业的场次几乎是爆满。 岗位不多、应聘人员增加,也推高了企业的招聘门槛。 这些具身智能企业的校招岗位,一部分会设立笔试环节,大多有两到三轮面试环节。求职学生称,头部具身智能企业模型相关岗位大部分要求硕士学历,双一流院校甚至C9高校的背景成为基本门槛,硬件相关岗位会稍微放宽至本科毕业。有受访行业人士也认为,今年一些公司秋招的学历门槛的确在提高。还有一个细节是,在记者采访的四名求职学生中,仅有一名是本科生。 即便是在学历背景上达到了要求,求职者的简历仍有“被挂”的可能性。 实习经验以及对口性在秋招市场中被视为更重要的敲门砖,含金量高的论文则是加分项。 某具身智能企业校园招聘负责人透露称,他们不会把学历层次作为单一筛选标准,算法和机器人相关招聘岗位会关注求职者的技术基础,以及研究、项目或实习经历与岗位的相关性。 两个月下来,李枫投递了一百多个岗位,主要都是和具身智能相关,偏向VLA模型训练、运控等。“简历挂了二十多个,不少大厂都没有面试机会;前后做了不少笔试测评,推进面试的有10家,有的‘挂’了,有的还在等二面的消息。” 复盘下来,他认为自己缺乏足够的实习经验。秋招之前,他仅在上海一家具身初创企业实习了四五个月左右。 本科毕业于某985高校、正在北京大学读研三的肖吉茂,够到了多家大厂以及头部初创企业招聘的学历门槛,其意向岗位主要是模型训练方向。 肖吉茂观察到,大厂相关部门秋招更青睐于具有科研潜力的人才。“求职者至少要有一两篇比较好的论文,还要是第一作者。我了解到的博士候选人才有三篇及以上论文。”他补充称。 由于实习及科研经历不够“硬核”,肖吉茂投递给部分大厂的简历没有过关。“现在大概有五家大厂、两家头部初创企业正在推进流程。”10月10日接受记者采访时,他已经拿到了五家公司的offer。其中,1个是校招正式offer,4个是实习转正offer,即求职者先以实习生的身份进入企业,通过一段时间考察后才能拿到正式的offer。 高端人才稀缺,年包50万元成“白菜价” 经历秋招一段时间后,这些求职学生发现找到心仪的工作更难了。 此前的秋招,在拿到正式offer后,学生们只要等待明年毕业入职即可,也可以根据自身情况提前进入实习。但多位求职学生告诉记者,今年发放实习转正offer已经成为大部分具身智能企业的做法。 “这些offer会要求马上到岗,大部分人又没有谈判的筹码。”站在求职学生的立场,肖吉茂认为秋招变成了一场“大冒险”。若考察期过后仍无法拿到正式offer,他们将被再次抛进求职市场。 这一趋势背后或与具身智能企业对人才的需求变化有关。 上述校园招聘负责人提到,今年具备人工智能、计算机等泛技术背景的候选人数量较为充足,但真正对具身智能有长期兴趣,同时具备相关研究、项目或实践经验的人才仍然稀缺。像模型训练和核心算法岗位研发门槛较高,人才依然比较少。 一位参与过候选人面试

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