AI技能在入门级数据岗位中出现率仅0.3%，高级岗位达3.6%

根据Datamata Studios最新发布的AI需求指数，截至2026年7月14日，9.3%的活跃数据岗位在职位描述中提及至少一项AI技能。该指数每日追踪生成式AI和经典机器学习技能在招聘信息中的出现频率，涵盖数据、工程、产品、DevOps、安全以及AI/ML六大类别。数据集以CSV和JSON格式提供，并支持通过API进行实时查询，所有数据均遵循CC BY 4.0许可免费公开。

从整体来看，AI/ML类别的AI技能提及率最高，达到44.4%，其中生成式AI占比21.1%，经典ML占比34.3%。产品岗位以11.3%的提及率位居第二，其中生成式AI占8.7%，经典ML占4.2%。工程岗位紧随其后，AI技能提及率为9.5%，生成式AI占6.5%，经典ML占4.4%。数据岗位的AI技能提及率为9.3%，其中生成式AI仅占2.7%，而经典ML占比高达8%，说明经典机器学习在数据领域仍然是主流。DevOps和安全岗位的AI技能提及率较低，分别为3.4%和3.2%。

值得注意的是，数据岗位中对生成式AI技能的要求因资历级别差异巨大。在高级数据岗位中，有3.6%的职位描述要求生成式AI技能，中级岗位为2.3%，而入门级岗位仅为0.3%。这表明，虽然入门级岗位对AI技能的门槛较低，但高级岗位越来越重视AI能力，尤其是生成式AI。经典ML技能在数据岗位中的出现率更高，但生成式AI的快速增长正在改变技能需求格局。

AI需求指数提供了完整的时间序列数据，每一行记录包含快照日期、岗位类别、资历级别和AI技能层级，以及提及该层级技能的活动职位数量、对应群体的总职位数、百分比以及是否为硬性要求。这使用户可以分析不同类别和资历级别的AI技能需求趋势。数据集每日更新，通过管道从职位描述中提取技能，并记录每个技能层级的出现率。用户可以通过API按照类别、层级和资历进行筛选查询，也可以直接下载CSV文件。

除了AI需求指数，Datamata Studios还发布了其他开源数据集，如技能需求指数和数据工具动量指数，这些数据集同样遵循CC BY 4.0许可，可供免费使用。有关更多详细信息和完整方法论，请访问Datamata Studios官方网站。