AI 制药岗位暴涨 84%,空缺却是求职者 4~5 倍:它到底在抢什么人?

这两天到处在传一条消息：00 后算法实习生日薪 5000，毕业转正年薪 300 万。

我顺着往下追了三层，发现一个挺尴尬的事——这笔钱跟 AI 制药没有关系。

日薪 5000 这个数，出自 36 氪 9 月 7 号的《深氪》报道，讲的是字节、腾讯、阿里大模型核心方向的博士实习生，日薪区间是 5000 到 6000。报道里也没点名是哪一家。

真正让我想写这篇的，是追到源头之后看到的另一组数——那组数没被拿来当标题，但比标题有用得多。

先看真实的那组数

智联招聘 8 月 31 号发了一份《2026 年生物医药产业人才发展报告》，数据覆盖今年上半年。里面几个数我抄下来：

AI 制药相关职位数，同比涨了 84.0%。

同一份报告里，智能医疗器械涨 113.1%，出海相关岗位涨 10.0%。整个生物医药行业的求职人数，只涨了 7.7%。

岗位涨 84%，求职的人涨 7.7%——这个缺口是这篇的地基。

再看钱。报告里排了一张平均招聘月薪的表，第一名是这样的：

计算机辅助药物设计，25,465 元。

它是生物医药行业里唯一月薪过两万的岗位。

第二名药理研究 19,160，往下医药技术研发 15,609、制剂研发 15,520、药物合成 15,448、生物信息工程师 14,826。榜单最底下是制药工程师，10,374 元。

同一个行业，做计算的和做传统制药的，月薪差 2.45 倍。

这个倍数是整篇文章里我觉得最值得你记住的一个数。它不说明谁更聪明，只说明钱在往哪个方向挪。

但别急着改行，有个数得先看清

看到 25,465 月薪，做算法的朋友可能会觉得：这也不高啊。

你的感觉是对的。

拿另一组公开数据来对：36 氪那份报道里，互联网大厂一线 AI 算法研究员的年包基准线是 200 万到 300 万。

而 AI 制药这边，第一财经 8 月 30 号采访了翰雨医药咨询 Healthview 合伙人李思春，他给的口径是：

经理级年薪 50 万左右；总监级 100 万到 150 万；AI 制药负责人突破 200 万。

国内公开挂出来的 JD 呢？动脉网整理了几家：百图生科在猎聘挂的「首席创新 AI 研究员」，60K 到 90K、16 薪，算下来年薪 96 万到 144 万。

这就是我想说的那个反转：AI 制药国内公开岗位的天花板，低于互联网大厂的一线算法岗。

所以如果你现在的判断是"AI 制药钱多，我该转过去"——按钱算，这个判断可能是错的。

真正值钱的在别处，我后面说。

那 84% 的岗位缺口，缺的到底是谁

动脉网的记者王世薇去问了一圈，回来写了一个岗位的日常，我觉得描述得很准：

💡

这个岗位要做两件事：把模型的输出翻译成实验方案，再把实验结果翻译成模型能用的信号。

一位资深医药猎头跟动脉网分析的时候，紧跟着补了一句：

💡

纯算法工程师做不了后一件，纯实验科学家做不了前一件。

这句话是整篇报道的心脏。

你把它翻译成程序员能懂的话：这个岗位不是"写模型"，是写模型和现实世界之间的那一层适配器。

模型吐出来一批候选分子，你得知道这批东西到了实验室该怎么排队、先测谁、放弃谁。实验跑完了吐回来一堆数据，你得知道这些数据里哪些是噪声、该怎么变成模型下一轮能吃的信号。

辉瑞有一条招聘 JD 里出现了一个词，叫 experimental triage，实验分诊。

动脉网的评论我觉得一针见血：所谓实验分诊，本来是资深科学家脑子里的隐性能力，现在被写进了 AI 岗位的招聘要求。

意思是——你以为你在招一个算法工程师，其实你在招一个干了十年实验、同时又懂点模型的人。

供需比 4 到 5 倍，这才是该看的数

回到李思春那组数据，他给了两个比例：

当前市场需求量是存量人才的 2 倍，空缺岗位数量是愿意跳槽的人才数量的 4 倍到 5 倍。

还有一个辅助判断：他建议雇主给候选人涨薪 30%，否则容易被截胡。他亲身跟的一个职位，候选人被截胡了三次，花了 10 个月还没招到。

为什么会这样？英矽智能联席 CEO 任峰给了一个时间尺度：

招进来的人，要么懂 AI 要么懂生物医药，要靠实际项目磨合 1 到 2 年、甚至 2 到 3 年，才能变成真正的跨学科人才。而市场上最缺的，是有 3 到 4 年经验的那一批。

这个描述对打工人来说信息量很大。

因为它说明这个岗位的护城河不是学历，是时间。

互联网算法岗卷到什么程度，你比我清楚。同样的年包，一边是几千人抢，一边是空缺是求职者的 4 到 5 倍。

你要比的是"供需比"，不是"薪资数字"。 薪资高的地方，通常也是人最多的地方。

海外那边，价格是另一个量级

动脉网还整理了三家海外公司的招聘，我抄下来你感受一下（单位是美元）：

最上面那条折成人民币，是 190 万到 255 万。

而且 Lila Sciences 那条 JD 里有一句话，把门槛写在明面上了：要求既懂机器学习又懂生物学，还要有被湿实验验证过的成功案例。

"被湿实验验证过"这五个字，是纯做算法的人最难补的一块。

顺带说一句，直到今年 9 月，这条招聘还挂在人家网站上。

所以你到底该不该动

我给三条能落地的判断，不劝你转行也不劝你别动。

第一条，先分清你是"算法岗"还是"适配器岗"。

如果你的能力是"把模型调得更准"，AI 制药给你的钱大概率不如互联网。

如果你的能力是"把两拨说着不同语言的人拉到一张桌子上把事办成"——那你在这个行业里的价格，比在互联网里高。

第二条，看供需比，别看薪资榜。

月薪 25,465 这个数吸引人，但真正决定你议价权的是那个 4 到 5 倍的空缺比。

判断方法很土但有效：去看你要投的那个岗位，挂了多久了。动脉网说，这些 AI 制药的岗位大多今年上半年就挂出来了，到 9 月下旬还是开着的。一个挂了半年的岗位，你去谈的筹码和一个刚放出来的岗位完全不一样。

第三条，如果你的判断是"这行有前途"，那最该补的不是 Python。

是那半边的领域知识。你不用变成生物学家，但你得能听懂对面在说什么——"手艺活"要变成模型能学的规则，中间那步得有人干。

新华社旗下的《瞭望》在 9 月 8 号有篇文章把这件事总结得比我好：既懂信息技术又懂生物技术、还懂药物研发规律的人，不足。

"不足"这两个字，在职场里的意思就是"贵"。

最后

我一开始追这条新闻，是想找"哪个行业在抢人"。

追完之后我觉得更有意思的是另一件事：那条真正被传开的数字——日薪 5000、年薪 300 万——讲的是大模型，不是 AI 制药。

媒体把它挪过来当引子，是因为它更抓眼球。

但如果你真按那个数去判断一个行业，判断就会偏。一个行业真实的价格，写在它的供需缺口和岗位挂了多久上，不写在被转得最多的那个数字上。

你所在的行业，现在空缺岗位是求职者的几倍？评论区聊聊，我挺想知道。

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