打开任何一个招聘网站，你都会看到两种截然相反的说法：一边说AI把初级开发岗干没了，另一边说每家公司都在抢AI工程师。到底谁在说谎？不如直接看岗位列表本身。
数据来自 JobRise 的实时招聘信息，抓取时间截至 2026年10月16日。它从企业招聘官网（Workday、Greenhouse、Ashby、Lever 等）、各国招聘板和招聘接口抓取公开岗位，去重后归入统一分类。这里只看两类：软件类（开发、DevOps、QA、平台等）和数据与AI类（数据工程、分析、科学、机器学习与AI工程）。
九个国家的软件与数据AI岗位合计 104,289 个，另有 7,556 个不绑定单一国家的远程岗位。印度是科技浓度最高的市场，近三成的在招岗位属于软件或数据方向。德国总数看着大，但那是被888,202个岗位的庞大基数撑起来的，科技岗只占2%。
注意，各国总数取决于当地有哪些数据源覆盖，横向比总量没意义，要比就比同一个国家内部的占比。
AI岗位到底有多少
把标题里带 AI、ML、machine learning、LLM、生成式AI、深度学习、NLP、计算机视觉（德语标题另算 KI）的岗位挑出来，九国合计 17,412 个，约占软件与数据AI岗位的 1/6（16.7%）。
- 美国：9,170 个，占该国开发与数据岗的 19.9%
- 印度：2,140 个，13.5%
- 德国：1,956 个，10.7%
- 新加坡：1,249 个，16.2%
- 英国：1,177 个，20.4%
- 加拿大：835 个，18.7%
- 荷兰：589 个，11.6%
- 澳大利亚：222 个，24.9%
- 阿联酋：74 个，24.4%
美国这边最常见的头衔其实很朴素：AI工程师（100个）、机器学习工程师（82个）、高级机器学习工程师（69个）、高级AI工程师（59个）、应用AI工程师（44个）。17,412个岗位里，只有约700个（4%）在标题里提到AI训练、评估或标注——也就是某些平台大量发布的那种任务型工作。
AI或ML头衔岗位最多的雇主是：谷歌（869个）、摩根大通（381个）、英伟达（370个）、Meridial（173个）、mercor（164个）、凯捷（158个）。
不绑定单一国家的远程岗位池是另一副面孔。7,566个开发与数据岗里，一半（3,730个）标题带AI字样。其中一家公司 Prolific 就占了2,500个，大多是按语言和国家各发一次的AI训练任务，标题类似“AI Trainer - Polish”。看到铺天盖地的远程“AI岗位”，先分清它是工程岗还是任务活。
城市和雇主
城市数据只统计能匹配到具体城市的岗位，所以比国家总数低。班加罗尔以 4,578 个居首（软件3,164、数据与AI 1,414），旧金山3,338个（2,170和1,168），纽约2,510个，伦敦2,470个，海得拉巴1,684个，柏林1,619个，浦那1,402个，慕尼黑1,249个，多伦多888个，汉堡677个。旧金山的数据与AI岗位数量仅次于班加罗尔；伦敦在这一项上以997比974略胜纽约。
九国合计的头部雇主里，前十名占了全部岗位的11.2%，其余分散在约18,400个公司名下。分国家看，美国榜由谷歌（2,002个）领跑，其后是摩根大通（940个）、英伟达（830个）、Anduril（685个）、SpaceX（665个），国防航天类排名靠前，诺斯罗普·格鲁曼（列作 NGC）有530个。印度是威普罗（1,198个）、HCL科技（1,146个）、亚马逊（793个）、印孚瑟斯（551个）。英国则由摩根大通以286个居首。
远程岗位的水分
按 JobRise 招聘报告的统计口径（只算标注了远程的数据源），九国开发与数据岗中 30.6% 是远程，即71,489个里的21,898个。但这个数字有个前提：其中17,039个（78%）来自专门的远程招聘板，主要是 Himalayas。这类站点存在的意义就是汇集远程岗位，自然会把比例抬高。
只看企业招聘官网（Workday、Greenhouse、Ashby、Lever 等），标注远程的开发与数据岗只有 8.4%，即40,064个里的3,346个。分国家看，加拿大最高16.9%，美国9.0%，英国8.3%，印度4.4%，新加坡1.6%。远程开发岗确实存在，但大多数雇主仍然要求一个具体地点。
三条实操建议：去你的领域占比高的地方，印度软件与数据岗占全部岗位的29%，光班加罗尔就有4,578个；美国则看旧金山和纽约。别被“AI工程师”四个字唬住，常见头衔对应的还是普通工程能力，一个能调用模型、验证输出、处理失败的小项目，比简历上写一行“AI”更有说服力。最后，别只刷远程板，企业官网上约92%的开发与数据岗都写了具体地点，挑20家目标公司，每周查一次招聘页，按城市和类别设好提醒。
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