招聘启事挂出去三个月，收到两百多份简历，面试了十七个，一个都没定。HR 总监在经营会上解释，会写模型的人要价太高，要价合适的人不会写模型。董事长问了一句，这个岗位到底要会什么。
这个问题有现成答案。有研究团队逐条读完腾讯、字节、阿里云、蚂蚁、智谱等 28 条可具名的岗位要求，排在前三位的依次是把模糊需求拆成可落地方案、跟客户把话谈明白并讲清价值、部署上线并接进对方系统。三项里没有一项是 AI 技术。同一份统计里还有一句，有这类招聘需求的企业中 60% 明确要求三到十年工作经验，而培养一个成熟的人要两到三年，高校又完全不对口。
穆胜咨询那份研报给的时间结构更直观，FDE 的时间大致是 47% 花在客户沟通，31% 花在代码交付，22% 花在内部协调。一半时间在说话。
拿算法岗的尺子去量一个一半时间在会议室的人，量出来的结果当然不对。简历上写的是模型微调、推理优化、多卡训练，这些技能有用，但它们解释不了一个人能不能在业务会上把一件模糊的事说清楚。
薪酬这头的数字也不算离谱。猎聘的口径，二零二六年二月到八月这类岗位平均年薪 40.8 万元，中位数 36.6 万元。字节跳动等头部企业开出的最高年薪可达 105 万元。脉脉的统计，一到七月相关岗位量同比增长 1522.73%，排在扩招榜首。给钱能解决一部分，解决不了全部。
卡住的地方在画像。企业按算法岗招聘，进来的人被派去跟业务开会，两周后他会发现自己做的事跟面试时说的不一样，三个月后会开始怀疑职业选择。企业也会失望，觉得招来的人不会干活。
可以换一种招法，把面试题换掉。三道题就够。
第一题，给一个模糊的需求，两小时内写两页纸，写清这件事该怎么做、先做哪一步、怎么算做成。这道题考拆解，不考代码。第二题，拿一张真实的经营报表，让他讲清这里面的钱是怎么流动的，哪一项最值得动。这道题考业务感。第三题，问他上线之后谁来维护、出问题怎么查、怎么让业务部门自己会改。这道题考长期性。
三道题都答得平的，比三道里一道满分两道空白的更合适。
试用期也要换个看法。前三十天不要看写了多少代码，看三件事。他有没有主动找业务部门聊过，聊完有没有回来改方案。他有没有把一件事从需求写到上线跑通，哪怕很小。他有没有留下能被别人接手的东西，一份文档、一段脚本、一张字段说明。
还有一条更根本的。这个岗位放在哪个部门，决定招什么人。放在信息部，招来的多半是工程师，进来之后被当成外包用。放在业务部，招来的多半是懂业务的人，代码能力靠外部补。两种都能成，前提是想清楚要哪一种。想不清楚的企业，通常两边都招一个，最后两边都不认。
见过一种做错的样子。一家男装企业招了两个算法工程师，放在信息部，年薪给到七十万。半年过去，两个人在做数据清洗，因为业务部门不知道能让他们做什么。年底两人都走了，一个去了大厂，一个去了同行。企业总结的教训是 AI 人才留不住。
这个总结错在归因。人留不住，往往因为没人给他一件值得做的事。
希纪在给服装企业做增长诊断时，会先看这个岗位的汇报线。汇报给信息总监的，项目大多停在技术验证。汇报给业务负责人的，落地率高一些，但也容易变成打杂。比较稳的做法是双线，业务上归业务负责人，专业上归一个技术负责人，考核各占一半。
可以带走的是一张招人表。第一列写三件事，拆解、业务感、可维护。第二列写面试怎么考，两页纸、一张报表、一段接管说明。第三列写试用期看什么，有没有主动找人聊、有没有跑通一件小事，以及他走后别人接不接得住。
JD 也要改一行。把「精通大模型原理」换成「能把一个模糊需求写成两页可执行方案」。前一句筛掉的是不会写代码的人，后一句筛掉的是不会想事情的人。你要的是后者。
回到那份挂了三个月的招聘启事。HR 总监后来把要求改了三行，面试题换了，第四个候选人就定了。这个人是做咨询出身的，代码是自己学的。
一句话留给董事长。按写码能力招进来的人，第三个月会发现自己一半时间在解释为什么不能这么做。
一个马上能做的检验，把现在这份 JD 打印出来，看第一行写的是技术栈还是任务。写技术栈的，改。
希纪 · 服装产业观察