当雅诗兰黛集团带着 The Ordinary「研度公式」在天猫开启 AI 旗舰店时，美妆行业的人才战场早已硝烟弥漫。这家将多伦多实验室原景复刻到上海发布会的品牌，不仅带来了 160 人跨学科研发团队的科研基因，更向市场抛出了一组尖锐的人才命题：当 AI 开始重构 "从配方研发到消费决策" 的全链路，美妆行业正在急缺哪些破局者？ 一、技术渗透下的人才需求裂变 在 OpenAI 与雅诗兰黛共建美妆研发模型、IBM 助力欧莱雅可持续配方创新的行业背景下，The Ordinary 的 AI 旗舰店呈现出三重人才需求图谱： 1. 算法与皮肤科学的跨界者 需要同时掌握生成式 AI 模型开发（如 LLM 在成分组合推荐中的应用），又能解析皮肤微生态数据的复合人才。 品牌强调的 "一肤一方精准推荐" 系统，本质上要求算法工程师理解角质层含水量、菌群平衡等专业指标与算法逻辑的映射关系。 图片 2 . 消费行为数据的解码专家 天猫旗舰店的 "AI 导购助手" 需处理三类数据： ?用户肤质诊断数据（如上海家化千万级人脸数据库技术） ?产品使用场景数据（如福瑞达褐藻发酵系列的消费轨迹分析） ?成分党交互数据 这类岗位已非传统市场调研角色，而是需要具备机器学习背景的消费行为分析师。 3. 实验室与直播间的桥梁人才 The Ordinary 强调的 "护肤知识传播者" 角色，催生出新型岗位 —— 既懂实验室配方原理（如品牌自有实验室的 160 名跨学科专家体系），又能将科研语言转化为直播话术的 "科学传播官"。 这类人才需同时持有化妆品研发背景与内容运营经验。 二、头部企业的人才布局暗战 从行业标杆的动作中，可窥见人才争夺的三大焦点： 雅诗兰黛集团：组建 "技术 + 美妆" 特种部队 其中国区首席增长官 Lulu Chang 主导的 AI 布局，近期高薪挖角两类人才： ?曾服务于医疗 AI 公司的图像识别专家（用于升级肤质诊断系统） ?快消行业数字化转型中的消费者旅程优化师 本土企业的差异化路径 ?福瑞达 4 年 10 亿销售额的 AI 研发案例，凸显 "生物信息学 + 数据建模" 人才的价值； ?上海家化与旷视科技合作的 AI 测肤系统，证明计算机视觉工程师在美妆场景的稀缺性 —— 这类人才通常来自安防、医疗领域，需重新学习皮肤生理学知识。 新兴岗位的薪资溢价 某猎头机构数据显示，具备 "美妆行业经验 + AI 项目落地" 的复合人才，薪资涨幅较传统岗位高出 40%-60%。 以 "AI 产品经理（美妆方向）" 为例： ?头部企业年薪区间达 60 万 - 120 万 ?要求候选人同时通过 TensorFlow 认证与化妆品配方师资格证 三、人才入场的三大能力锚点 对于有意切入美妆 AI 赛道的从业者，建议构建三维能力矩阵： 1. 技术工具包 ?掌握至少一种生成式 AI 框架（如 Hugging Face 用于成分知识图谱构建） ?熟悉皮肤影像分析技术（参考上海家化 8 大肌肤维度检测模型） ?理解化妆品全链路流程（从研发端的分子对接模拟到销售端的推荐算法） 2. 行业翻译力 The Ordinary 联合创始人 Nicola Kilner 强调的 "科学传播" 能力，本质是 "双语切换" 能力： ?既能与实验室团队讨论透皮吸收率等专业指标 ?又能将视黄醇浓度等参数转化为 "熬夜党抗初老" 的消费语言 3. 伦理敏感度 随着 AI 在配方研发中的深度应用（如欧莱雅的可持续配方模型），具备 ESG 理念的人才更受青睐： ?掌握生命周期评估（LCA）工具 ?能将环保指标嵌入 AI 模型的候选人，面试通过率提升 3 倍 当 The Ordinary 将实验室的科研严谨性与天猫的消费大数据碰撞，美妆行业的人才评价体系正在重构。 下一个黄金岗位或许不是传统的配方师或营销专家，而是能在实验室白大褂与直播间补光灯之间自由切换的 "技术翻译官"。 毕竟在 AI 重塑美妆的时代，懂得用算法讲好成分故事的人，才是真正的行业稀缺品。