2024年哪些行业不裁员还涨薪
回顾2023，职场Bonus为求职者、招聘人士盘出了8大求职找工作时可优先考虑的“元主题”。不过我们一直知道，这些主题听上去有点大，不够聚焦。于是，除了用一篇篇单点突破的选题来寻找当下还有涨薪趋势的好职业、好公司，职场Bonus团队决定在跨年之际，用一篇更长的、万字的文章，为大家细数8大求职主题下26个细分领域，并将带给大家50家好公司，并告诉你他们好在哪儿。
请注意，这26个领域虽然都很关键，但不意味着它们一切向好——我们职业的航船在这两年如此颠簸，或许正是这些领域出现了波动。至少，红利在这里来去得更快。而为大家带来的这50家公司，来自我们秋招季时启动的调研。入选2023职场红利Top50名册的公司里，最多的是人工智能主题里的公司——谁让AI今年火成这样。最少的可能是大消费主题里的公司，只有3家，但里面藏着希望的光芒。
01 人工智能
应用层：亟待爆款应用提价，生成式AI赛道被看好
在C端，生成式AI无疑是应用大热门。前有Character.AI、HeyGen引爆投资圈，后有Pika惊艳硅谷，生成式AI应用也成为全球市场里的香饽饽。麦肯锡指出，生成式AI有望解锁万亿级美元价值，并预测AI整体将为全球经济带来高达25.6万亿美元的正面经济影响，其中来自生成式AI的贡献高达7.9万亿美元，大概相当于当前全球GDP总量的8%。国内，生成式大模型厂商也纷纷推出了C端应用：如科大讯飞的讯飞星火、商汤商量、智谱AI的智谱清言、百度文心一言等等。据工业和信息化部赛迪研究院数据，今年我国生成式人工智能市场规模有望突破10万亿元。在生成式AI的爆火下，今年AIGC相关岗位早早地就迎来高薪热招。据猎聘研究院发布的数据，2023年1~8月，AIGC新发职位同比增长139.76%，招聘平均年薪达41.09万元。其中深度学习、图像算法、自然语言处理（NLP）位居前三，招聘平均年薪均超50万，分别为55.78万、55.10万、53.31万。To-C市场里，现象级应用仍然缺席，这也意味着机遇。中金研报指出，C端工具类应用AI模块提价弹性高，将来C端可能会出现生成式AI类的现象级应用。字节跳动在这一战场中似乎有更大的野心和优势。虚拟聊天机器人方面，字节推出了豆包；AI视频生成方面，PixelDance一经发布便惊艳海内外。在AI人才队伍的筹备上，字节也保持了大力招聘的节奏。据脉脉高聘人才智库11月发布的《2023泛人工智能人才洞察》显示，字节连续三年成为AI岗位发布最多的企业。
鉴于技术制约，以及国内用户付费意识不高等因素，AI在C端的应用或有难度。求职者在选择AI的To-C赛道雇主时，要对公司业务在C端是否有发展前景有一定的判断：比如技术能力能否支撑其野心、是否具有流量基础等，以防业务关闭时被优化地措手不及。
模型层：混战激烈，各厂商抢占行业应用市场
相较于To-C端尚不确定的商业模式，B端和B-To-C端应用落地实现路径较短且明晰，各大厂商热情更高，纷纷不遗余力地抢占自家大模型在各行各业的应用高地。我们发现，以龙头科技公司为代表所主导的通用大模型正在多领域布局，然而泡沫已然隐现。对大模型的训练需要庞大的算力和资金，且技术门槛较高，因此，大模型的研究通常默认由大厂或优势明显的公司去完成。
而细分行业的厂商受限于资金和算力，便会成为前者的客户。瞄准这块企业客户需求旺盛的大蛋糕，通用大模型厂商们开始抢占各行业的市场。
百度：宣称与超过300家企业成为生态伙伴；
阿里：阿里云于4月宣布与7家企业推动大模型在油气、电力、交通等行业落地；
华为：基于其盘古大模型在气象、矿山等垂直领域企业合作发布大模型；
腾讯：已和数十个行业的22家企业达成大模型共建合作；
科大讯飞：宣布星火大模型首批接入36个行业3000余家企业；
虽然通用大模型布局领域众多，但业内观点认为，通用大模型会遵照“赢者通吃”的规律。未来，市场上会仅存几个龙头大模型，最终形成“1+N”的“少通用大模型+多应用生态”模式。因此，在大模型竞争的后半段，泡沫会逐渐被戳破。扩张过快的通用大模型人才队伍，隐现缩减风险。据业内人士向职场Bonus透露，很多大厂前期都在试水，成立AI创新部，将人才招进来后一段时间若业务部门没有产出，就会大批裁员。想要盲目挤进大厂AI队伍的人才，需要思考下当前公司的AI人才规模是否过剩，后期是否有被优化、活水去其他部门和项目的变动风险。除了需要注意阶段性的泡沫，人才找工作时还要注意“真假自建大模型”的过度包装乱象。这种情况多发于垂类行业。
我们注意到，今年市场上的垂类大模型可谓五花八门：
金山办公：WPS AI大模型，是接入MiniMax多个大模型以及百度等厂商的大模型后调优而来；
度小满：发布的首个金融类开源大模型“轩辕”，是在Bloom开源大模型基础上训练；
学而思：推出过自研大模型MathGPT；
美图秀秀：自研视觉大模型MiracleVision，是在GPT大模型基础上训练微调。
业内人士告诉职场Bonus：很多在宣传时冠以“自研”之名的垂类大模型，实际上就是接入多个开源或者未开源大模型后，用自己的行业数据进行微调，并不是真的从0开始构建自己的大模型。这种情况下，其实没有什么“垂类行业专家大模型”，只有垂类行业专家Agent。
AI Agent（人工智能代理）无疑是大模型混战后半段的新焦点，更是公认的下一个风口。国内如百度、智谱AI等大厂和AI独角兽先后发布了自己的Agent开发框架，面壁智能的“大模型+Agent”技术已在金融、法律等场景都有落地。Agent 的爆火也带动了相关人才的需求和薪资。某大厂的AI高级算法工程师告诉职场Bonus, 很多大厂都青睐Long Chain等Agent相关技术人才，开出的月薪高达6万以上，一些企业内部也组建了专门的团队探索AI Agent 的开发应用。
国内数据公司：迎接百亿市场规模的泼天富贵
AI的落地离不开数据。高质量数据的匮乏，是当前大模型落地的一大挑战。在AI行业应用中，数据服务行业轮到了这泼天的富贵。艾瑞咨询的数据显示，AI基础数据服务市场，将在未来数年内持续增长，到2025年，国内的整体规模预计将达到101.1亿元，市场增速将达到31.8%（2024-2025年）。由此，数据服务商陆续在资本市场被看好。国内唯二的一家AI数据上市公司海天瑞声今年2月以来股价曾一度狂飙，星尘数据、标贝科技、整数智能、柏川数据、曼孚科技、恺望数据等创业公司也融资颇丰。行业头部数据商更是在AI应用和标准制定中具有较大的话语权。
例如，云测数据凭借着多年来在汽车行业积累的数据优势，参与制定了智能网联汽车场景数据的两大行业标准；拓维信息和华为正式签署协议，提供交通、教育等领域积累的海量数据，助力盘古大模型在交通行业的落地。在这一轮数据红利中，数据标注也乘风而起，数据标注人才市场转型知识密集型。据量子位智库《中国AIGC数据标注产业全景报告》预测：未来五年，数据标注相关专业人才缺口将达百万量级。多个大厂、数据服务商以及科技初创企业都开始增加数据标注人员的招聘。走在前面的百度于今年4月份就开始在全国多地组建数据标注基地，科技初创公司恺望数据打造了“恺望数据学院”，已培训50所学校，超过1500名学生从事数据标注。据职友集数据显示，2023年数据标注岗位的数量的增长速度较2022年提高了342%。薪资待遇和人才画像方面，职场Bonus检索各求职平台后发现，比起以往普通的数据标注岗位，AI数据标注员/AI训练师的人才背景要求和薪资都高出不少。但需要注意的是，数据标注行业存在严重外包现象，其薪资待遇可能会随着层层外包而逐级递减，并且受地域影响较大。
而人才队伍上，高学历多领域人才逐渐成为刚需。这背后离不开大模型应用需要的数据范式发生了变化。以往仅依靠劳动力就能完成的旧拉框、标注的通用数据标注任务，将逐渐被AI取代。但目前很多大模型现在还存在幻觉、缺乏行业知识、需要提示词工程等问题，AI标注并不能满足大部分行业的需求，因此，人机协同成为新模式，数据标注正逐渐转型为依靠自然语言能力以及垂直领域的专业知识的知识密集型行业。
端侧应用：方兴未艾，暗藏机遇
没错，终端厂商们也在大模型领域“开卷”，紧锣密鼓地发布自家大模型：OPPO的AndesGPT大模型，vivo蓝心大模型、小米MiLM大模型…… 荣耀、华为也纷纷开始布局，将大模型装进手机。就连一向慢半拍的苹果和三星也是如此：一个在悄悄招人，一个则宣布会将大模型带到最新Galaxy 旗舰机型。除此之外，其他终端设备厂商如联想、科大讯飞，甚至长虹电器，都开始将大模型接入终端设备。在这股终端设备厂商追求大模型端侧应用的浪潮中，相关岗位发布如雨后春笋。
虽然目前在端侧的大模型应用，大部分厂商似乎也只迈出了语音助手的第一步，同质化程度较高；但对于大模型应用来说，端侧的个人化大模型布署至关重要。完成端侧大模型应用的成熟布局，实现差异化，以及轻量、低能耗、高效率运营——将成为各硬件端企业的下一个必经关卡，也将成为下一个蓝海。
02 跨境出海
跨境电商出海：便宜、快速、好货
创业圈里有这样一种说法：咬准一项优势特色，做到极致，就有可能让市场狠狠记住。SHEIN正是如此。在将其视为最大竞争对手的Zara和H&M眼中，SHEIN胜在产品更新速度：根据特拉华大学时尚和服装研究教授Sheng Lu的数据，从2022年11月到2023年11月，Zara和H&M分别在美国市场推出了4万和2.3万个新产品。而SHEIN则推出了150万个产品，是Zara的37倍，H&M的65倍。另外，高层对出海目的地的提早预判，也帮助SHEIN先同行一步抢到了红利。比如其2015年便入局中东，2017年便出现了曲线陡峭的销售趋势。据外媒援引消息人士透露，SHEIN预计2023年净利润将达到25亿美元，较2019年的1.37亿美元实现巨大飞跃。另外，SHEIN也正在筹备IPO，目标估值为800亿至900亿美元水平（细节仍在审议中）。目前，SHEIN招聘官网上仍有近千个在招岗位，国内办公地点分布在广州、深圳、南京、上海、佛山、济南等城市。
“用低价打晕消费者”——拼多多在国内电商用低价和眼花缭乱的裂变活动杀出一片天，在出海时同样将这一理念贯彻。Temu在积极招聘的主要岗位，包括商家运营、物流仓储项目管理、仓库员工、采购专家和买手等，给予的薪资水平相当高。例如跨境电商商家运营岗月薪在13-26k，海外产品营销职位的月薪则高达22-40k。今年另一只不容忽视的潜力黑马是TikTok电商——在正式开放不到3个月内，该团队展现出了应对其熟悉的美国市场时得心应手的增长潜力。据亿邦动力，目前TikTok电商在美国的日均GMV已突破1200万美元，黑五大促期间更是飙升至3300万美元，成为其至今所有已上线的国家和地区当中增速最快的。另外，专注于特定垂直领域的跨境平台提供了相对更“小而美”的氛围机会，如童装平台PatPat，其海外BD月薪大约20K-40K，亮点在于可以远程办公。跨境电商的火热，也带红了跨境支付和跨境物流等类型的服务商。连连国际、PingPong等支付公司，以及纵腾集团等物流公司，都在利用电商的全球化趋势来加速淘金。但相比电商平台，这些公司的发展相对低调。我们注意到，纵腾集团在今年开通了深圳至巴黎的航线，并增加了一些需要法语技能的物流岗位（薪资在8K-12K，不算特别高）。
最后，选城市对求职来说是必须考虑的一项因素。广东省和江浙沪地区，是主要的出海企业总部所在地。不过在跨境电商领域，金华市和宁波市是两个值得额外关注机会的城市：不仅做出口的产业聚集度高，也颇受新成立的外企的青睐，甚至偏好度超过了北广深。
硬科技出海 vs. 软实力出海
2023年，中国的新能源汽车出口量大增。据国务院，中国前三季度新能源汽车产销分别完成631.3万辆和627.8万辆，同比分别增长33.7%和37.5%，新能源汽车新车销量占汽车新车总销量的29.8%。比亚迪首款“战略出海”的全球化车型“元PLUS”问鼎多国新能源汽车销量冠军，宁德时代则与韩国的LG在新能源海外市场并列第一。中国的新能源汽车在海外销售火热，许多汽车公司都在海外建厂，带来了岗位空缺。其中技术人才和管理人才需求最大。比亚迪已有超过6.9万名研发工程师，宁德时代的技术人员占比16.68%。随着海外产能布局和建厂的加速，雇主企业也需要解决本土招聘和培养人才的体系化建设问题，以及跨文化协作和管理的问题。
比起硬科技这张中企出海的“新名片”，我国文化领域的出海其实开始得更早，今年也有新成果和新机会。
在游戏领域，大部分的海外岗位是初级岗位，月薪在15K以下。美术、运营、翻译等热门岗位的薪资待遇各不相同。游戏开发岗的月薪最高可以达到40K。2023年，赤子城科技的海外社交app表现出色。莉莉丝、壳木游戏、IGG、龙创悦动等公司的海外营收占比超过总营收的五成。米哈游的新作《崩坏：星穹铁道》在113个国家和地区登上榜首。米哈游在游戏出海的势头尤旺，公司对人才薪资待遇也颇为丰厚，高出同行水平，员工薪资最多分布在20K-30K之间。不过，关于米哈游对面试和学历的标准，市场上众说纷纭：有的研发组“名校硕士+三篇SCI顶级论文一著”是最低配，博士学历是标配；而也有员工向职场Bonus表示，真正加班用爱发电的员工“多为学历没那么高的gamer”。
今年，中国的短剧APP Reelshort在海外表现出色，登上了美国iOS娱乐榜第一名。这引发了对短剧出海相关工作岗位的需求，包括演员和剪辑师等。许多公司在北京、上海、杭州等地招聘相关岗位。或许是因为赛道太新不够明朗，短剧出海的相关岗位平均薪资弹性较大：短剧编剧月薪8K-40K，制片人月薪15K-50K，剪辑师月薪6K-15K。对编剧的工作年限要求不高，更看重的是他们的文学素养和对网络的敏感度。短剧翻译岗位更倾向于招聘大学生，主要语种包括英语、法语、葡萄牙语等热门网络小说语种。而对于投放岗位，一般要求有3-5年的工作经验，并且需要具备敏锐的市场洞察力。
如果你是零售业和市场类的人才，或许还可以看看中式茶饮和咖啡品牌出海带来的新工作机会：蜜雪冰城在东南亚开设了数千家店；瑞幸进入了新加坡；库迪则在韩国、印尼和日本展开业务。在日本，库迪的咖啡师中有很多中国留学生——他们会做咖啡就行，不需要会日语，薪资比国内一线城市的咖啡师稍高（大概是贵在能拥有一段出国旅居的人生体验）。这些茶饮和咖啡品牌在海外扩张的同时，面临着招聘困难、职业化程度低和员工流动性大的问题——对感兴趣的求职者来说，反而利好。
03 半导体
车载芯片：设计人才平均月薪可达7万
时代为我国汽车芯片企业打开了一扇窗。汽车行业正从传统燃油车时代向新能源车时代转型。据中汽协的数据显示，2022年新能源汽车产销完成705.8万辆和688.7万辆，连续8年位居全球第一。据乘联会数据，预计2023年新能源乘用车渗透率将达36%。2030年市场渗透率有望超过40%。汽车感知和决策层能力的不断发展，催生了许多新型器件的需求。尤其是在传感器芯片和计算芯片等车载芯片领域，需求量持续攀升，车载芯片领域迅速成为行业的焦点。
新能源汽车芯片平均用量超1000颗，远大于消费电子的芯片使用数量(一部智能手机和 PC的芯片使用数量在几十到上百颗)。
重要的是，车载半导体是一个高技术壁垒的领域，关乎人命，对可靠性、安全性等要求极为苛刻，ISO认证很多，质量保证是民用产品里面的军用级别。而国内汽车发展起步较晚，长期以来，英飞凌、安森美、意法半导体、三菱电机等欧美日大厂占据市场主导地位。与此同时，国内车企纷纷想实现核心技术的自主掌控，分一杯羹。目前，中国已有近300家公司开发汽车芯片产品，聚焦在智能座舱、智能驾驶、智能网联等领域。2022年，中国汽车芯片市场规模为167亿美元，预计到2030年将达到290亿美元。不过，8月初，AI芯片第一股寒武纪再曝出了裁员传闻。这次裁员针对经营“智能驾驶芯片”业务的“行歌科技”团队，软件部门裁员近半，硬件部门只保留少数员工，新项目已暂停。
尽管半导体行业正面临裁员和降薪等严峻挑战，但由于新能源汽车产业的迅猛发展，行业内依旧有大量的人才需求缺口，而车企一向出手大方，不断用高薪来吸引、争夺人才。据脉脉高聘发布的报告显示，2023年1-7月，模拟芯片设计人才成为最为最为紧缺的人才，人才供需比仅为0.19，智能驾驶、三电方向岗位占据10个。集成电路IC设计是2023年新能源汽车行业平均月薪最高的岗位，达到74440元。一位研究生刚毕业就从事研发工程师岗位的同学称，他的年薪超25万；某些高级模拟IC设计工程师的年薪甚至可以达到50-70万。
AI芯片：猎头预算被缩，经验与复合能力者受捧
算力的基础是芯片和半导体行业，AI芯片的性能将决定着AI产业的发展。眼下，生成式AI日趋火热，稀缺的算力使得几经热潮与降温的AI芯片赛道再度成为AI产业的焦点。无论是科技大厂还是AI创业公司，虽然在训练模型上都暂时离不开英伟达的芯片，但都在寻求与期待实现AI芯片多元化。英伟达当之无愧是全球最大的AI芯片供应商。但中国也涌出包括海思半导体、比特大陆、龙芯中科、景嘉微等AI芯片公司。
面对当下半导体行业的周期调整，裁员也正常。就在11月底，据外媒报道，英国AI芯片独角兽Graphcore裁掉中国区大部分员工，并停止在华销售。这标志着AI芯片企业再遇重创。该公司已证实这一决定，理由是美最近对华加码的出口管制。唏嘘的是，三年前，Graphcore还是欧洲最热门的创业企业之一，被视作英伟达的潜在竞争对手，当时估值已经接近30亿美元。但大方向不变，国家对于AI芯片政策的支持已从“十三五”的规划阶段来到“十四五”的落地阶段，目标是提高AI芯片研发技术，推广AI应用。此外，浙江、广东、江苏等省份均提出了至2025年AI芯片赛道的具体发展方向。可见，这都为中国AI芯片提供弯道超车的可能。
从前两年起，AI芯片的从业就已薪酬水涨船高。据工信部相关数据，该类岗位目前人才供需比为0.32，相当于3个岗位抢1个人才。薪资30+万在这一行很普遍，部分大厂IC设计岗更是高达50万-70万。不过，近来各大芯片公司都大量的缩减了猎头招聘的预算，以此来大幅节省招聘的成本。某AI芯片独角兽公司，内部甚至推出了重磅伯乐奖。
那么从公司视角看，芯片公司更想招什么样的人才？
第一，相较以前，更看重经验。以往很多岗位都会考虑应届生，但今年在招岗位基本都要求有完整项目经验，在同类岗位至少3-5年的资历。简单来说，就是能直接上手工作，甚至能独当一面。不过业内猎头也表示，有个3年-5年经验的IC工程师依旧很抢手，且薪酬很难降下来。
第二，复合型人才更受欢迎。最典型的就是大客户销售岗，一些企业的招聘需求明确提出要求求职人员有研发经历。这不难理解，有研发经验的销售对技术更了解，在向客户介绍产品的时候更自信，学习技术的时间成本低。
第三，跨方向找工作较难。经历了之前的野蛮扩招后，企业今年的招聘岗位变少变精，一般都需要个人能力与岗位要求十分匹配才能拿到offer，对想转行过来的求职者来说困难了很多。
存储芯片：“寒冬”即将结束
作为半导体产业三大支柱之一，存储芯片在消费电子、智能终端、数据中心等诸多领域应用广泛。但“缺芯潮”火热需求过去之后，存储市场已经逐渐冷却。从去年下半年开始，消费电子市场需求进入常态化低迷状态，而由于前期供应链库存过高，半导体行业供过于求，价格不断下调。
今年，为缓解库存压力，存储芯片厂商相继进行减产、降价以及裁员。10月底，固态存储厂商Solidigm证实，由于行业不景气，公司目前正在进行适度裁员。Solidigm是英特尔前固态硬盘业务部门，于2020年10月出售给了SK海力士。而过去一年多以来，美光、铠侠等厂商都开始裁员以应对业绩压力。但近几个月情况似乎开始好转，存储芯片价格开始不断上调。三星此前表示，9月份已与客户，包括小米、OPPO及谷歌等，签署了内存芯片供应协议，DRAM和NAND闪存芯片价格较之前的合同价格上调了10%~20%。除三星外，美光自9月开始调涨NAND Flash晶圆合约价约10%。此外，SK海力士也已经宣布对相应产品涨价。随着各大存储芯片大厂价格上调，下游模组、服务器厂商都在密切关注。但存储市场真正实现复苏，还是需要看下游终端市场的需求。
此外，大模型训练对存力提出更高要求，然而，存储和处理器并没有同步发展。数据显示，过去20年中硬件的峰值计算能力增加了90倍，但是内存/硬件互连带宽却只是提高了30倍。高带宽存储器（HBM ）成为AI存力瓶颈解决方案，面对大模型动不动千亿、万亿的参数，GPU几乎必须搭载HBM。据数说商业的统计，国内高带宽内存（HBM）盈利能力靠前的企业有赛腾股份、联瑞新材、香农芯创、雅克科技、太极实业、亚威股份、德邦科技、晶方科技等。在WSTS最新的预测中，明年全球半导体市场的增长将主要由存储市场推动。2024年，全球存储市场将会暴增44.8%，求职者不妨在这其中等待新的机会。
