百万年薪抢人潮，正在席卷美妆产业链

AI岗位从品牌方蔓延到代工厂，高薪抢人背后是行业洗牌。

作者|倾 闻

编辑|淮 钧

2026年，美妆行业正在经历一场“冰火两重天”。

一边是裁员。上半年，全球至少10家美妆企业启动裁员，波及超1.4万人，雅诗兰黛一家就要裁掉近万人。

另一边是抢人。雅诗兰黛开出250万元年薪招AI副总裁，欧莱雅给出130万元挖数字产品总监；玛丽黛佳、谷雨、C咖、卡姿兰、柳丝木等美妆品牌，半亩花田、蔬果园、洁柔、比柔、新代等家清日化公司，从AI产品经理、AI负责人到AI数智化总监、AI设计等，月薪2万到5万的岗位密集挂出。

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这并非矛盾，而是美妆行业转型的信号：裁掉的是传统岗位，抢来的是能帮企业“省钱”和“赚钱”的人。

美妆网通过分析目前美妆企业的招聘需求发现，AI岗位不再是一个模糊的“技术岗”统称，而是沿着企业在数字化转型中的实际痛点，分化出三种类型。

首先是战略与架构型人才。玛丽黛佳需要的AI Agent产品经理，月薪25K—50K，负责“从0到1规划”企业级AI智能体，要求具备意图理解、工具调用、RAG接入、多Agent协同等核心能力。某国际日化公司的AI数智化总监，定位为“IT信息化一号位”，要制定3年AI数字化战略，打通电商、营销、供应链、财务全链路，消除数据孤岛。

图源/BOSS直聘

其次是场景落地型人才。谷雨招聘的AI产品经理专注“聊天对话式AI产品”，要求将心理学基础融入对话策略与情绪识别设计。卡姿兰的AI项目经理负责“识别并规划AI在美妆行业的应用场景”。这类岗位不再泛泛谈AI，而是精准切入某一业务场景——营销内容生成、用户交互、供应链优化。

第三是工具执行型人才。例如AIGC设计师、AI内容创作专员、AI编导，薪资集中在8K—15K区间，核心要求是熟练使用Midjourney、Stable Diffusion等工具，将AI转化为内容产能。以中顺洁柔招聘的“AI编导”岗位为例：不仅要熟练运用ChatGPT、Midjourney、可灵、Runway等AIGC工具完成文案、图像、视频全链路内容生产，还要搭建标准化AI工作流、建立提示词与素材库，同时统筹抖音、视频号、小红书等多平台运营，根据播放量、完播率、转粉率等数据反馈迭代内容策略——一个人就是一条AI内容生产线。

从国际品牌到本土企业，从战略高管到应届管培，AI岗位的渗透正在从“点”变成“面”。

值得注意的是，招聘主体已经从品牌方延伸至代工厂。广东一芙化妆品有限公司正在招聘AI智能体开发运营专员，要求用Dify、Coze等框架搭建对话机器人、RPA+AI流程，全链路AI赋能。娇兰化妆品公司则在招AI工程师实习生，参与生产线智能化改造，用计算机视觉做产品质量在线检测。

可见，美妆AI不再是大公司的专属游戏，而是整条产业链的集体行动。

美妆企业对AI的追逐，并非跟风。过去两年，从欧莱雅到雅诗兰黛，从联合利华到资生堂，国际巨头用真金白银验证了一件事：AI不是营销噱头，是实打实的效率引擎。

欧莱雅与英伟达联合打造原子级配方模拟引擎，将研发效率提升百倍；并与IBM合作开发配方基础模型，用生成式AI挖掘化妆品配方数据，推动可持续原材料使用；联合利华2025年发布的“AI for Science”创新平台，已构建六大AI模型，将原本3-5年的成分研发周期压缩至数月，研发成本直降九成。

图源/领英

资生堂推出自研“Voyager”配方引擎，基于专有算法打造化妆品研发数字平台，首款配方成果已于2026年夏季上市。高丝则采用量子计算配合AI做配方开发，10秒内完成约1000亿种成分的组合筛选。

但高丝在采用这套系统之前，用了整整5年时间培养内部团队，从算法设计到可行性验证逐一打通。联合利华的AI Hub自2020年即已启动布局，欧莱雅与IBM、英伟达的合作也建立在多年的数据积累和人才储备之上。

国际巨头的先发优势，不只在技术本身，更在那支打磨多年的复合型团队。

这恰恰暴露了行业最真实的瓶颈。AI可以是一台超级计算机，可以是一个算法模型，但最终把它变成生产力的，是人。而符合美妆行业需求的AI人才，太少了。国内美妆行业的AI人才争夺战才刚刚打响。薪酬早已不是瓶颈，真正稀缺的，是时间。企业不能只盯着外部“抢人”，更要在内部搭好培养的梯子。

这场AI人才争夺战，短期不会降温。从国际巨头到本土品牌，从品牌方到代工厂，AI岗位正在成为美妆行业的“标配”而非“选配”。对于从业者而言，这是入局AI美妆赛道的时间窗口；对于企业而言，能否在这轮抢人中储备足够的人才，可能决定下一个五年的竞争位置。

但热潮之下，需要保持清醒。

AI的接入意味着大量核心数据，如：配方成分、供应链信息、消费者画像等将从本地系统流向云端和第三方模型。一旦训练数据被模型记忆或在多租户架构中被其他企业间接获取，相关信息将有泄漏风险。多家国际美妆巨头在布局AI时，已将数据隔离与私有化部署作为首要考量，而非一味追求性能最优的公有模型。

同时，AI生成内容的版权归属仍处于灰色地带。用Midjourney生成的商业海报、用大模型润色的产品文案，一旦涉及版权纠纷，品牌不仅面临经济损失，更可能陷入舆论被动。目前国内尚无明确针对AIGC商业使用版权的司法解释，企业用AI跑得越快，法律风险积累得也越快。

还有一个容易被忽视的问题是：AI工具的供应链安全。某包材企业向美妆网表示，去年上线AI智能排程系统后，效率确实明显提升，但到了续约阶段，对方突然涨价，企业陷入“换平台代价太大、继续用成本太高”的两难。这并非个案，一旦核心业务深度绑定某家AI服务商，API涨价、服务中断、产品线调整等不确定性，都可能对企业日常运营产生连锁冲击。把核心业务建立在别人的模型之上，是效率捷径，也是风险敞口。

总的来看，这场抢人大戏才刚开锣。美妆行业从“人力驱动”转向“效率驱动”已是大势所趋，但技术易得，人才难求，更难的是把招来的人用好、留住，同时守住数据与供应链的安全底线。真正的较量不在招聘页面上的数字，而在于企业自身的战略定力与内部土壤——这场竞赛，远未到揭晓答案的时候。