Lv1 · 入门 · 第 05 篇· 8 分钟阅读
国内外为什么完全不一样（一个市场 vs 两个市场）
国内 AI 招聘和海外不是同一个游戏 — 薪资差 2.4 倍、岗位组合完全不同、招聘节奏也不同。把它们混在一起看，你会做错每一个决定。
国内外为什么完全不一样
很多人问：「国内还是海外 AI 岗位多？」
这个问题本身就是错的。国内市场和海外市场是两个不同的游戏，把它们的「岗位多少」拉出来对比，就像问「上海生煎包和纽约披萨哪个好吃」 — 不是同一个东西。
4 个维度，看清差异
维度 1：薪资数量级
| 类型 | 国内中位 | 海外中位 | 倍数 |
|---|---|---|---|
| AI 原生岗（算法 / Agent 工程师 / ML Scientist） | 32.5k/月 | 78.8k/月 | 2.43× |
| AI 增强传统岗（销售 + AI / 教师 + AI） | 23k/月 | 63.9k/月 | 2.78× |
| 整体中位 | 27.5k/月 | 72.5k/月 | 2.6× |
⚠️ 这是已经做过汇率换算 + 月化的口径（USD 年薪 ÷ 12 + 美元转人民币）。原始数据里你看到的「$150k」要先 ÷12 再 ×7 才能和国内月薪比，新手最容易在这里被忽悠。
维度 2：岗位组合（产业不同 → 岗位结构不同）
国内 3795 条 AI JD 里的高频岗位：
- AI Agent 工程师 / RAG 应用工程师（占 19%）
- 算法工程师 / 大模型算法（17%）
- AI 产品经理 / 智能座舱 PM（12%）
- AI 销售 / 行业 BD（医疗 / 教育 / 金融）（8%）
海外 5502 条 AI JD 里的高频岗位：
- Software Engineer (AI/ML)（22%）
- Applied Scientist / ML Scientist（15%）
- AI Account Executive / Sales Director（9%）
- AI Product Manager / Tech Lead（11%）
关键差异：
- 国内热「Agent 应用层 + RAG」（应用导向）
- 海外热「ML Scientist + Applied Scientist」（研究导向）
- 国内有「AI 智能座舱」这种垂直岗位（电动车 + 自动驾驶赛道独有）
- 海外有「Trust & Safety / AI Policy」这种合规岗位（产品全球化必备）
维度 3：招聘节奏 + 招聘渠道
国内：
- 主要在 Boss直聘 / 拉勾 / LinkedIn (国内版) / 公司官网
- 招聘高峰 = 春招（3-5 月）+ 秋招（9-11 月）
- 中小公司多在春节后两周开始投递
- 平均沟通响应慢（HR 流程多，跨部门 review）
海外：
- 主要在 LinkedIn / Indeed / 公司 ATS（Greenhouse / Lever / Ashby）+ HN Who is Hiring
- 不分明显的春招秋招，常年招聘
- 招聘节奏快（响应快但流程严苛）
- 同公司同岗位重复发布：海外 0.55% JD 是「幽灵岗」 — 公司一直在挂但不一定真招（Deloitte 同一个 Full Stack Engineer 挂了 19 次）
维度 4：学历 / 经验 / 简历审核标准
| 维度 | 国内 | 海外 |
|---|---|---|
| 学历卡控 | 算法岗大多硕博，AI 工程师本科可投 | 整体更开放，看项目和能力 |
| 经验弹性 | 「3-5 年」差 1-2 年都可投 | 「3-5 years」差 1 年就被自动筛 |
| 学校歧视 | 隐性的「Top 10 院校优先」 | 隐性的「Top 30 全球院校优先」 |
| 项目权重 | 简历必须有 AI 项目（开源 / 比赛 / 工作经验） | 简历必须有 measurable impact（数字 + 成果） |
| 自我推荐风格 | 简历内敛，少自夸 | Cover letter + 简历都要主动表达价值 |
这两个市场怎么选
应该选国内的人：
- 中文是母语 / 英文不流利
- 想留在国内（家庭 / 配偶 / 房）
- 在国内有人脉 / 行业资源（特别是医疗 / 教育 / 制造垂直）
- AI Agent / 应用层是你的强项
应该选海外的人：
- 英文流利（特别是技术英文）
- 拿过 / 能拿海外身份（包括 OPT / TN / Working Holiday）
- 有海外学位 / 海外工作经验
- ML Scientist / Applied Scientist 的研究背景
两边都试的人：
- 国内大厂海外团队（字节硅谷 / 腾讯北美 / 阿里美国云）
- 海外公司国内办公室（OpenAI 国内 BD / Anthropic 大中华区销售）
- 远程岗位（海外公司招远程 ML / SWE，约 5% 国内 AI JD 是远程）
一个 trick：用市场标签筛 JD
Agent Hunt 上每个 岗位画像 页面顶部有「国内 / 海外」标签。进入 /roles 页面用市场切换 tab，能立刻看到两个市场的不同侧重。
类似的：传统职业 8 个职业的 AI 转型路径，每个里面的「能转哪些 AI 岗」section 都标了市场（国内 / 海外）— 帮你看到比如「销售这条线，国内是销售_bd 占 43%，海外是 leadership 占 8%」这种结构差异。
别把两个市场的指标混在一起算
最容易犯的错：
错：「国内 AI 平均 30k，海外 70k，所以海外比国内高 40k」
对：「国内中位 27.5k，海外中位 72.5k 月化人民币，海外是国内的 2.6×。
但海外岗位组合不同，研究岗多、销售岗多，所以「同岗位」的 ratio 是 2.43×。」
指标必须按市场切片，跨市场算的「平均工资」「平均经验」基本都是误导。这就是为什么 Agent Hunt 所有图表 / 数据 / 论断都做了「国内 vs 海外」二选项 — 不是装饰，是必须。
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