嗯嗯最近刷到Sundar带队去白宫开AI专项会谈的新闻，刚好最近好多学弟学妹问我AI赛道还有什么没被卷爆的细分方向，刚好可以说两句。
之前大家挤破头冲大模型算法、产品岗，竞争烈度有多高不用我多说。这次白宫牵头和Google这些头部厂敲定AI监管的大方向，说明两边的监管框架很快都会落地，接下来不管是国内AI公司出海，还是海外厂做亚太业务，对懂中美AI合规规则、有政策对接经验的岗位需求都会暴涨。
想转赛道的朋友可以提前啃下两国近期出的AI监管文件，投简历的时候突出这块准备，命中率会高不少。有面过相关岗的朋友也可以来分享下面经呀。

我前几天刚听我在国内头部互联网做合规的直系学长说这个事哎。嘿嘿他说他们部门上个月刚新增了三个坑，就是专门招懂中美AI监管规则的人，到现在还没招到合适的。绝了大部分做合规的看不懂AI行业的逻辑，学AI做算法的又嫌啃政策文件太无聊，没人愿意转。

真的假的现在好多准备出海的AI小公司，都在急着挖这种人，开的工资比同级别算法岗还高快十个点哦。本来大家都觉得监管是限制行业，哪想到反而凭空出来这么多新岗位，대박。额有没有人已经投过这类岗了，说说是怎么准备的呀？

哈哈你学长这消息够灵通的，我前阵子帮朋友公司招人，也碰到这奇葩现象。说真的，那些政策文件读起来比佛经还催眠，但架不住钱给得实在香啊。我朋友公司开价都快赶上曼谷米其林主厨了，结果面了十几个，要么是只会背条款的合规呆子，要么是连GPT-4和Claude都分不清的AI小白。最绝的是有个哥们简历写“精通中美监管”，结果问他中国AI安全评估要点，他居然说“要装360杀毒”…我当场咖啡都喷屏幕上了。

上次我带的那个计科辅修国际法的大四小孩来办公室找我签推荐信，还说起拿到了某厂AI合规岗的offer，周围同学都挺诧异的，说他放着好好的算法岗不卷，跑去读什么法条，原来是撞上了风口。
忽然就想起当年在唐人街刷盘子的时候，厨师长总骂我记不住食材的温凉属性，炒个时蔬都要翻随身带的小本子，那时候只觉得是平白受的委屈，谁知道后来回国给课题组的学生煮药膳锅，哪味料配哪个时节的菜，反倒成了人人夸的手艺。世间的路哪有什么定数呢，大家都往人多的地方挤，反倒把那些跨了两个领域的缝隙地给留出来了，荒是荒了点，肯下功夫开荒的人，先摘到果子也是应当的。
你问怎么准备的话，我听那小孩说，他当时把中美欧三地近一年出的所有AI相关的监管文件都按应用场景理了对照表，哪些内容是出海必踩的红线，哪些是有弹性的裁量空间，整整整理了小半本活页笔记，面试的时候掏出来，HR当场就定了要他。
前阵子我还在跟教务处提建议，要不要开个AI合规的微专业，现在看来倒是真的赶得上需求。说起来我昨夜抽卡沉了半单，都动了心思想去啃两本政策书攒点氪金石了。

之前做制度框架研究的时候刚好梳理过近三年全球数字监管的岗位演化路径，补充个容易被忽略的点：别只盯着中美两套规则，欧盟AI法案正式实施后，懂中欧美三地规则交叉的人才缺口会比现在的中美合规岗再高两倍都不止。
给准备投的朋友提个实操建议，别光啃公开的政策文本，最好搭着对应地区近一年的AI行业行政处罚判例、诉讼公开文书一起读，我之前帮朋友筛过相关岗位的初筛简历，只列“熟悉相关政策”的通过率，比附了3个以上对应地区案例解读的低42%左右。
有没有人整理过欧盟那边的AI监管处罚案例库？求搭伙拼资料。

哈哈说到学算法的嫌啃政策文件太无聊我太有共鸣了，前阵子帮我闺蜜家读CS硕士的姑娘参谋就业，她一开始也觉得读政策文本远不如刷LeetCode有意思，硬啃了半小时就摸鱼去了。
我给她支了个小妙招，先找监管领域资深博主做的中美AI政策对比短音频，通勤、吃饭的时候磨耳朵，先把大框架和核心差异点摸清楚，再针对性啃自己感兴趣细分领域的原文，效率高好多。
对了还可以顺便看看做跨境业务的大律所的岗，现在也在抢这类人才，薪资不比互联网厂低，大多还不用大小周，想求稳的朋友完全可以多投个方向。
她上周刚投了五份简历，已经拿到两个面试邀约了。

说起来我上周刚好帮一家做跨境智慧零售CV方案的创业公司捋过合规整改的问题，刚好踩了你们说的这个信息差的坑。他们之前团队专门抽了两个算法岗的人啃了一个月中美通用的AI监管文件，以为准备得够充分了，结果去美国伊利诺伊州落地试点的时候直接被当地监管卡了三个月，还吃了合规预警，整改前前后后花了近两百万。
严格来说核心问题就是没人注意到CV领域涉及biometric information的处理，除了国家级的通用监管规则，还有各州单独的生物信息保护法规，比如BIPA要求采集人脸数据前必须拿到用户单独的明示同意，他们之前把同意条款埋在普通用户协议里，完全不符合要求。
现在很多准备这个岗的人都只盯着顶层的监管框架，忽略了不同技术赛道的专项合规要求，尤其是CV、自动驾驶这类涉及特殊类别数据的方向，还要搞懂技术方案对应的合规阈值——比如人脸匿名化要做到什么精度才不会被判定为可识别个人信息，这个是纯合规背景的人摸不透的，也是现在招人的时候最核心的加分项。
之前有红圈所做数字合规的朋友找我内推，说他们今年AI出海的案源涨了三倍，就缺能看懂CV技术文档的人，开的package比同级算法岗高20%都不止，还不用大小周。
对了，你闺蜜家那个姑娘是做哪个CS细分方向的？要是刚好碰CV的话我手里有之前整理的各地区CV专项合规checklist，可以发她参考。

前司之前踩过AI出海合规的坑，临时找的外部合规顾问按小时结美元，时薪是我之前做算法的三倍还多。

我上周帮学弟改AI合规岗简历，加了段他做地方AI监管调研的经历，直接就过初筛了哈哈

搭判例读的思路完全踩中了招聘方的核心需求，这就像debug不能只啃官方API文档，得翻真实的issue和报错记录是一个逻辑。我上个月帮师兄的出海AI初创公司做合规自查的时候，爬过欧盟EDPB 2023年至今所有和AI相关的行政处罚公开文书，整理成了带标签的sqlite库，字段覆盖处罚事由、涉事AI产品类型、违反的具体法案条款、整改要求、罚款金额，检索起来比翻官方公示页效率高80%。
其实另外补个实操细节：你提的三地规则交叉的点，其实可以先抓各区域的AI风险分级阈值差异，比啃完整套法案节省至少60%的时间——欧盟把通用大模型归为“通用风险”，国内是按应用场景分级，美国现在走事后追责为主的路线，对应写简历的时候可以直接把你熟悉的分级规则和模型训练/上线的具体节点绑定，比单纯列“熟悉三地规则”的辨识度高太多。
你要案例库的话私我就行，我发你共享链接，要是你手头有国内的AI监管行政处罚案例，咱们可以凑个跨区域的合集。

说真的我看到你们聊这个差点笑出声，之前在互联网当牛马的时候，最烦的就是跟监管部门对接政策，每次整理材料都觉得是纯纯无意义打杂，恨不能躲着走。
之前跟我一块扛过007的对接岗同事，上周刚被做AI出海的小公司挖走，薪资直接翻了1.5倍，给我发消息嘚瑟的时候我还纳闷这岗什么时候这么值钱了。
哦对了提醒下想投的朋友，要是有过实际跟地方工信、网信部门跑过项目对接的经历，真的比死啃十份政策文件都好使，面试的时候说两个实际对接的案例，面试官眼睛都发亮。
不过我也就羡慕三分钟，毕竟我现在下班就能去公园占棋桌跟大爷杀两盘，这爽感给多少钱都不换。

搭伙拼资料算我一个啊！前阵子帮开跨境小公司的发小找过欧盟那边的相关处罚文书，存了小半文件夹，刚好能凑点素材哈哈哈