2026 年 4 月，国产 AI 视频赛道热度持续攀升。深度求索官宣将于4 月下旬发布新一代旗舰多模态大模型DeepSeek V4，与此同时，国内头部科技公司加速布局：字节跳动旗下即梦 AI以1352.5 万月活领跑视频生成赛道；腾讯混元 3.0于本月发布，其视频生成 API 能力全面升级，国内 AI 视频领域的技术与商业化竞赛正全面加速。
这场竞赛的背后，是一场无声但激烈的人才战争。各大厂AI相关岗位HC同比激增150%，而顶尖的AI产品负责人、技术负责人成为市场上最稀缺的战略资源。猎聘数据显示，2026年Q1，具备0-1 AI产品落地经验的高级人才，平均招聘周期长达5.8个月，远高于互联网行业平均的2.3个月。AI招聘，已然成为2026年企业人力资源部门的头号难题。
在这样的大背景下，深耕AI领域高端招聘的猎头公司智乐聘，近期成功为国内某头部互联网内容创作平台完成了一个高难度AI产品负责人的0到1招聘。笔者深度复盘了这一案例的整个招聘过程，并从中梳理出AI相关岗位招聘的核心难点与破局之道。
客户企业为国内知名的UGC/PGC内容创作平台，日活用户过亿，平台每日生产的视频内容量级在百万条以上。随着2025年底AI视频生成技术的爆发式成熟（Sora正式商用、Runway Gen-4上线、ComfyUI工作流普及），公司高层意识到：若不尽快将AI深度嵌入内容生产链路，将在未来12-18个月内被竞争对手拉开代差。
于是，2026年初，公司紧急立项，目标直指：搭建统一的GPU资源池（含自建SD/ComfyUI集群与第三方Runway/Sora API），实现异构算力动态调度；重构现有视频生产全链路技术架构；落地AI辅助剪辑、AI特效生成、文生视频/图生视频等衍生业务。
最初，企业给出的岗位名称是AI技术负责人，期望一位懂算力调度、懂视频编解码、懂模型工程化的技术专家来牵头。然而，随着项目推进，企业很快发现：技术只是手段，产品才是灵魂。到底用AI改造生产流程中的哪一环？优先做B端赋能还是C端体验？0到1的产品MVP应该如何定义？这些问题远比搭一个GPU池子更复杂、更紧迫。
智乐聘的猎头团队在接到需求后，第一时间进行了深度拆解，发现这个case的难度远超常规高管招聘。
难点1：岗位画像和业务目标持续模糊
企业最初给出的JD，核心关键词是GPU资源池、异构算力调度、分布式训练框架，明显是一个偏基础设施技术负责人的定位。但经过智乐聘猎头团队和企业两轮沟通后，JD开始迭代。
第二版增加了熟悉AI视频生成产品设计、有内容平台经验等产品向要求；第三版又加入具备项目管理能力，能协调算法、工程、运营团队……到第四版时，岗位名称从AI技术负责人变成了AI产品负责人。
智乐聘的猎头顾问记录了这样一个细节：前后三周内，企业发来的JD大改了三次，需求从1个技术负责人演变为技术负责人+产品负责人+项目负责人三个角色。 这种需求的变动，本质上反映出企业自身对AI如何赋能业务的战略路径尚未明确，这是2026年大量传统互联网公司转型AI时面临的典型困境。
难点2：市面人选稀缺，寻访挖人如同大海捞针
即便初步锁定了AI产品负责人这个大方向，猎寻难度依然极高。符合条件的人选需要同时具备：
● 大厂（字节/腾讯/阿里/美团等）AI产品经验；
● 完整的0-1 AI产品落地经历（从需求定义、模型选型、数据标注策略到上线迭代）；
● 熟悉视频或内容创作领域；
● 具备产研一号位的统筹能力（能和技术、算法、运营、设计高效协同）。
这样的复合型人才，在整个中国AI圈子里，满打满算不超过100人。而其中大部分已经在核心岗位或被高额期权锁定，真正活跃在市场上的可能不足30人。
智乐聘团队初期按照互联网大厂出身这个方向深挖，发现大厂里面做AI的人虽多，但业务方向千差万别，有做推荐算法的，有做语音识别的，有做自动驾驶的，真正做AI视频生成产品的，凤毛麟角。用智乐聘猎头公司AI项目负责人的话说：基本等于在大海里捞一根针。
三、交付过程：四步破局，精准命中核心候选智乐聘的猎头团队展现出典型的AI猎头公司专业素养，不是被动接HR的指令，而是主动介入需求定义和人才地图构建。
第一阶段：广撒网，快速验证需求真伪
智乐聘猎头团队虽然人才池里有很多AI方向的储备人选，但这次没有急于推荐，而是先用两周时间，从各大厂AI业务线中筛选了17位技术/产品背景的候选人进行初步沟通。这些沟通的目的不是推荐，而是反向验证企业需求是否合理。
通过系统的交流，顾问发现：那些纯粹技术背景的候选人（擅长算力调度、模型优化），普遍缺乏对内容创作场景的深度理解，思路偏向技术实现而非用户体验；而那些偏重产品背景的候选人，又往往缺乏对异构算力、模型推理成本的体感，容易设计出技术上无法落地的方案。
这一阶段的结论清晰传递给企业：市场上不存在一个既精通CUDA编程又懂用户增长的全能型人才，必须做出取舍。智乐聘给出的建议是核心能力应该聚焦在“产品定义+技术理解+0-1落地”上面，算力调度等基建工作可以交由内部技术团队承接。
企业接受了这个建议，岗位画像由此收缩为AI产品负责人（产研一号位），而非最初的技术负责人。
第二阶段：持续输出行业洞察，帮企业看清“竞争对手在怎么做”
智乐聘团队整理了一份竞品 AIGC 应用现状 + 核心 AI 团队成员背景的人才地图。详细拆解各大竞品的AI视频功能演进路径和人才招聘思路。
这份报告让企业第一次清晰地看到：市场上成功的AI视频产品负责人，并非全才，而是在某个关键维度有深度突破，且具备极强学习迁移能力的人才。企业据此锁定了最终的核心画像标签：大厂AI产品背景 + 至少一个0-1完整项目 + 对视频/内容创作有天然兴趣 。
第三阶段：精准挖猎，1周触达核心目标
基于调整后的人物画像，智乐聘启用了2022年开始自建的AI人才库，来自4年来积累的AI领域垂直人脉数据，快速锁定了6位高度匹配的候选人。
最终，在1周内完成了其中3位重点候选人的深度接触，并向企业推荐后其中有两位进入终面。其中一位来自某头部大厂的AI产品专家，曾在0-1阶段主导过一个日活破百万的AI产品，与企业需求高度契合。经过三轮技术和业务面试，以及一次CEO级别的战略对话，该候选人最终接受了offer，同意入职，该岗位历时49天顺利交付。
这一AI招聘案例中暴露出的AI相关岗位招聘的普遍性注意事项，笔者梳理如下：
1. 先厘清最想要什么，再定义要找什么人
大量企业在AI转型初期陷入焦虑式招聘，也就是看到竞争对手在做AI，自己也赶紧招人，但业务目标不清晰、战略路径不清楚，想招人其实是很难的。智乐聘的做法值得参考：在启动招聘前，先用2-3周时间梳理业务痛点、竞品动态、内部资源禀赋，输出岗位必要性分析，避免花几个月时间招一个不存在的人。
2. 不要过度迷恋大厂背景，要看具体做了什么
大厂内部AI业务线纷繁复杂，有做纯研究的，有做中台的，有做toB交付的，真正做过0-1消费级AI产品的只是少数。面试时一定要追问：你主导的那个AI功能，从立项到上线用了多久？模型迭代了几版？用户留存数据是多少？ 这些问题能有效过滤掉“镀金型”候选人。
3. 内部协同机制比招聘本身更重要
这个案例中，企业内部从技术负责人到产品负责人的需求变化，其实暴露了业务部门和HR部门之间的沟通断层。AI核心岗位的招聘，必须由CEO或事业部总经理亲自挂帅，联合HR、技术、产品三方共同定义岗位，否则大概率会陷入反复修改JD的泥潭。
2026年的AI招聘市场，早已不是发个JD就能收一堆简历的卖方市场。真正稀缺的AI产品负责人、技术负责人，每一个都是需要深度猎寻、精准画像、长期经营的战略资源。对于正在AI转型路上的各类企业而言，是否清晰自己想要招聘一个什么样的人，往往比找再多的猎头供应商都要重要。
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