疫情期間,科技公司大肆擴招,甚至開啟了人才爭奪戰(zhàn),招來的員工只是囤著,防止被對手招去,實際上并沒有什么活兒給他們干。
隨著通貨膨脹和利率上升,經(jīng)濟陷入低迷。大科技雇主開始前所未有的大規(guī)模裁員,很多次都是數(shù)以萬計。
本文轉(zhuǎn)自:公眾號“新智元” (ID:AI_era)。如果喜歡藍橡樹的文章,請記得要把我們“設(shè)為星標”哦!
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UC伯克利計算機系GPA 4.0的本科生,居然畢業(yè)即失業(yè)?三四十歲的科技行業(yè)中年人,也躲不過席卷而來的裁員大潮。甚至機器學(xué)習(xí)在讀博士也表示卷到飛起,看到曾經(jīng)的同學(xué),痛心直言后悔從EE轉(zhuǎn)行CS。
美國學(xué)計算機的應(yīng)屆大學(xué)生,也是畢業(yè)即失業(yè)?
這個現(xiàn)象,震驚了國內(nèi)外讀者。
UC伯克利計算機系教授James O’Brien在LinkedIn上轉(zhuǎn)發(fā)了華爾街日報的一篇《科技行業(yè)就業(yè)遇冷,短期內(nèi)難見轉(zhuǎn)機》,表示自己的學(xué)生正處于這種現(xiàn)狀:如今的求職環(huán)境太艱難了。
擁有本科學(xué)位的大學(xué)畢業(yè)生,即使表現(xiàn)優(yōu)異,甚至GPA為4.0,也依然找不到工作。
更可怕的是,在教授看來,這種情況恐怕不可逆轉(zhuǎn),以后會影響到每個領(lǐng)域的每個求職者。
原因究竟在哪呢?
過去被瘋搶的優(yōu)秀學(xué)生
如今畢業(yè)即失業(yè)
曾經(jīng),UC伯克利計算機科學(xué)專業(yè)的畢業(yè)生,即使不是尖子生,也會收到多份offer,崗位、薪水、地點、雇主都十分有吸引力。
但最近,該專業(yè)的許多大學(xué)生都不得不面對這樣一個慘淡事實:即使擁有學(xué)位,工作也很難找。
即使GPA 4.0的優(yōu)秀學(xué)生,也開始向教授訴說焦慮。盡管他們的成績單和簡歷十分漂亮,卻沒有得到多少工作機會。
O’Brien教授猜想,這種狀況還會每年持續(xù)下去——即使是今年剛開始上大學(xué)的人,四年后在找工作時也是如此。
這就很可怕了。
因為可選的職位有限,而且有越來越多的人被解雇,未來的畢業(yè)生也會繼續(xù)這種「畢業(yè)即失業(yè)」的大潮。
以前,考上好大學(xué)幾乎就意味著飯碗解決了,但在如今的美國,應(yīng)屆畢業(yè)生的就業(yè)市場竟然變得如此低迷。
在教授的帖子下,不少人表示贊同:「如今美國的就業(yè)市場,可以說是處于幾十年來最糟糕的時期。」
求職者需要花費數(shù)月申請職位,但很多職位根本不存在;即使職位是真實的,簡歷也要突破AI和超負荷HR部門的審核;接下來,就是和百萬名競爭者廝殺,脫穎而出的人才能獲得一個996的機會。
一名學(xué)生說,自己GPA 3.83,輔修數(shù)學(xué),在這一屆計算機畢業(yè)生中應(yīng)該算前25%了。
然而自己申請了很多工作,至今還沒有拿到offer,這讓他十分不安。
而這位同樣在IT行業(yè)擁有多年經(jīng)驗,被裁員,而且還沒找到工作的網(wǎng)友,則更加焦慮。
「要是這種形勢繼續(xù)下去,我真的很擔(dān)心短期內(nèi)能否找到合適的工作機會。」
一個無可爭議的事實就是,找工作困難已經(jīng)成為一個嚴峻的問題,無論是哪個專業(yè)。
很多人背負著沉重的債務(wù)完成了四年大學(xué)學(xué)業(yè),結(jié)果一畢業(yè)就是迎頭痛擊。
在一份報告中,研究者發(fā)現(xiàn),52%擁有學(xué)士學(xué)位的畢業(yè)生, 在畢業(yè)一年后從事著和學(xué)歷并不匹配的工作,就算在十年后,這一比例也僅僅下降到45%。
全國大學(xué)與雇主協(xié)會對雇主進行的一項調(diào)查也顯示,今年大學(xué)畢業(yè)生的招聘預(yù)測低于去年。
不僅是科技行業(yè),金融、保險和房地產(chǎn)行業(yè)今年計劃減少14.5%的招聘崗位,與去年16.7%的招聘增長形成了鮮明對比。
而科技行業(yè),形勢已經(jīng)尤為嚴峻。
教授后來又補充道:科技行業(yè)的初級崗位卻非常稀缺,而且競爭異常激烈,申請者中不乏能力遠超崗位要求的求職者。
但另一方面,部分職位則在招聘特定領(lǐng)域的資深人才,而要找到這樣的人并非易事。如果你能夠滿足這些職位的要求,那么前途自然就很光明。
科技行業(yè)的工作已經(jīng)消失?
O’Brien教授轉(zhuǎn)發(fā)的這一篇文章,給出了一個驚人的結(jié)論——
科技行業(yè)的工作,如今正在消失,而且短期內(nèi)不會恢復(fù)。
數(shù)據(jù)顯示,自2020年2月以來,軟件開發(fā)崗位的招聘廣告數(shù)量已經(jīng)下降了超過30%。
Layoffs.fyi網(wǎng)站的報告也顯示,今年科技行業(yè)的裁員潮仍在繼續(xù),自1月份以來,已有約14.8萬人被裁。
此外,根據(jù)Pequity的數(shù)據(jù),2024年的薪資增長基本停滯,平均薪資僅比去年增長了0.95%。自2019年以來,中等規(guī)模的SaaS公司為初級職位提供的股權(quán)授予平均下降了55%。
長期以來,科技行業(yè)在就業(yè)市場一直占據(jù)優(yōu)勢。而如今這種急劇的變化已經(jīng)不僅是短期的不適,而是整個行業(yè)正在經(jīng)歷的一次根本性的勞動力需求調(diào)整,一些從業(yè)者正被市場淘汰。
難怪,連三四十多歲、經(jīng)驗豐富的從業(yè)者都失業(yè)了,更何況大學(xué)生呢?
疫情期間,科技公司大肆擴招,甚至開啟了人才爭奪戰(zhàn),招來的員工只是囤著,防止被對手招去,實際上并沒有什么活兒給他們干。
隨著通貨膨脹和利率上升,經(jīng)濟陷入低迷。大科技雇主開始前所未有的大規(guī)模裁員,很多次都是數(shù)以萬計。
1、科技從業(yè)者,不再吃香喝辣
很多求職者表示,行情變了,自己已經(jīng)感受到了寒氣。
舊金山的一位前產(chǎn)品經(jīng)理從Meta被解雇后,連連遭受冷遇。
今年春天,他開車一個小時參加面試,結(jié)果卻被晾了三個小時,隨后面試官只是讓他完成寫作測試,并沒有真正進行面試。
47歲的工程經(jīng)理Chris Volz從90年代就在科技行業(yè)工作,去年8月被一家房地產(chǎn)科技公司解雇。
他的感受是:「這一次感覺非常不同」。
失業(yè)的Volz用日記記錄自己的求職情況
以前,要么是獵頭主動聯(lián)系他,要么是靠內(nèi)部推薦獲得工作。但現(xiàn)在,他人際網(wǎng)中的幾乎每個人都被解雇了,他也不得不在職業(yè)生涯中第一次主動向外投遞簡歷。
他總共申請了120多個職位,但只接到了3個電話。貸款的巨大壓力快把他壓垮了。
好在,今年春天Volz終于找到了工作,但要求降薪5%。
30歲的Kugelman年初從eBay的在線營銷崗位離職,知道工作難找,干脆在曼哈頓的路燈桿上貼了自己的150份求職簡歷。
2、科技公司更現(xiàn)實了
與此同時,科技公司也更加清醒了。
他們不再不惜一切代價追求增長,投資宏偉的「登月計劃」,而是專注于能帶來收入的產(chǎn)品和服務(wù)。
他們減少了初級員工招聘,削減了招聘團隊,放棄了VR設(shè)備等不賺錢的領(lǐng)域。
以往,進入行業(yè)的實習(xí)生在初級職位就能拿到六位數(shù)的年薪,還有很大機會轉(zhuǎn)正。
但現(xiàn)在不僅很多實習(xí)機會和初級職位都被砍掉了,而且還要求多年工作經(jīng)驗。
相比之下,AI的熱潮格外顯眼。
企業(yè)紛紛將大量資源投入AI領(lǐng)域,不是科技行業(yè)的公司,都在大招AI人才。LLM開發(fā)者能輕松找到工作,年薪還遠超百萬美元。
Pequity的首席執(zhí)行官Kaitlyn Knopp指出,AI工程師的薪資是普通工程師的2到4倍,從而也間接導(dǎo)致公司無法在其他人才上進行投資。
當然,難以找到工作并留下來這個問題,除了外部的行業(yè)因素之外,求職者自身的能力素養(yǎng)也是關(guān)鍵。
75%的公司認為
應(yīng)屆畢業(yè)大學(xué)生表現(xiàn)不佳
今年8月,Intelligent.com對966名參與公司招聘決策的負責(zé)人進行了調(diào)查,結(jié)果如下:
75%的公司表示,今年招聘的一些或全部應(yīng)屆畢業(yè)生表現(xiàn)不佳 60%的公司解雇了今年招聘的一名或多名應(yīng)屆畢業(yè)生 15%的公司或許明年不會招聘應(yīng)屆畢業(yè)生
其中一個關(guān)鍵因素是——公司認為應(yīng)屆畢業(yè)生沒有為職場做好準備,無法應(yīng)對工作量,且表現(xiàn)不夠?qū)I(yè)。
報告指出,僅有25%的公司表示所有應(yīng)屆畢業(yè)生表現(xiàn)優(yōu)異,而62%的公司表示只有部分表現(xiàn)優(yōu)異。
此外,還有14%的公司報告稱僅有少數(shù)或沒有應(yīng)屆畢業(yè)生表現(xiàn)優(yōu)異。
對于表現(xiàn)不佳的應(yīng)屆畢業(yè)生,有79%的公司表示會把他們納入績效改進計劃,其中60%的公司最終解雇了部分員工。
這些招聘失敗的主要原因包括缺乏動力或主動性(50%)、缺乏職業(yè)素養(yǎng)(46%),以及缺乏組織能力(42%)。
其他因素還包括,溝通能力差(39%)、缺乏相關(guān)工作經(jīng)驗(39%)、難以接受反饋(38%),以及解決問題能力不足(34%)。
具體來說,有21%的招聘經(jīng)理報告稱,應(yīng)屆畢業(yè)生經(jīng)常無法應(yīng)對工作量,約20%表示他們經(jīng)常遲到,約17%認為他們難以管理,15%指出他們常常會延遲提交任務(wù)。
不過,大部分(84%)公司依然計劃在2025年招聘應(yīng)屆大學(xué)畢業(yè)生,而約5%的公司表示不會招聘,還有10%的公司尚未決定。
對于那些不計劃招聘應(yīng)屆畢業(yè)生的公司,其主要原因包括不招聘入門級崗位(51%)、對他們職場準備不足的擔(dān)憂(31%),以及應(yīng)屆畢業(yè)生的高流失率(31%)。
當被問及哪些因素會讓他們更傾向于招聘時,57%和56%的公司表示展現(xiàn)主動性和積極態(tài)度是重要因素,53%認為適應(yīng)能力至關(guān)重要。
此外,能夠接受反饋(50%)以及守時可靠(49%)也是重要的考量因素。
博士也未必順利
所以,AI專業(yè)的博士求職就很順利嗎?
其實也未必。
最近一位在讀第三年博士的學(xué)生發(fā)帖表示,自己對于畢業(yè)后的求職十分焦慮。
雖然所有發(fā)表的論文自己都是一作,但三年來自己基本沒有參與任何集體工作,除了自己的實驗室小組之外幾乎不認識任何人。
但是很多論文都有不少作者,而且來自多個機構(gòu)。
相比之下,自己就形單影只,而且在學(xué)術(shù)界也沒什么人脈,也沒什么名氣。
而且,他發(fā)現(xiàn)自己很難建立實驗室之外的聯(lián)系,大多數(shù)實驗室伙伴跟自己的研究領(lǐng)域也并不相干。
有人在評論區(qū)表示,不必給自己太多壓力,因為自己一直擔(dān)心找不到工作,結(jié)果一周內(nèi)就找到第一份工作了。
不過,并不是所有人都會有他這樣的好運氣。
有人就表示,機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)嵲谑翘砹耍?/p>
想被錄取進一個項目,大多數(shù)都要求頂會論文。博士后的崗位競爭也十分激烈。
題主表示,EE專業(yè)想進英特爾、英偉達、高通這樣的公司,可比機器學(xué)習(xí)專業(yè)容易多了:
想拿到博士學(xué)位或者發(fā)論文根本不那么嚴,EE工作也并不需要CS專業(yè)那樣「無所不能」,只需要掌握很少的技能就可以了。
因為他畢業(yè)時就獲得了EE學(xué)位,但看到自己的前同學(xué)后,他實在是太后悔讀CS博士了!
原因就在于,ML實在太卷了。盡管他的履歷遠比自己的EE博士朋友優(yōu)秀,但他們博士畢業(yè)后很容易找到工作,加入頂級公司擔(dān)任工程師,面試也不像CS的魔鬼面試一樣,需要通過刷LeetCode來拿到。
有人表示,原因在于AI領(lǐng)域太熱門了,不僅是機器學(xué)習(xí)博士,物理學(xué)/數(shù)學(xué)/任何科學(xué)博士都能進入該領(lǐng)域,因為研究與AI有交叉。
門檻自然就隨之水漲船高了。
甚至可以說,跟物理學(xué)等硬核科學(xué)相比,AI太簡單了。該領(lǐng)域的大部分內(nèi)容都是經(jīng)驗性的,任何有編碼技能和一些直覺的人,都能找到一些東西發(fā)成論文。所以每年都會有兩三萬篇AI論文面世。
有人鼓勵樓主說,加油卷吧,如果進入大型科技公司,收入就會達到50萬到200萬美元。
或許也是因為這個原因,現(xiàn)在Neurips已經(jīng)開始有高中生賽道了。
不過,現(xiàn)在流傳的50萬美元,也只是TOP 2-3%頂級機器學(xué)習(xí)博士的薪資,Meta、谷歌等非初級崗位才有這個薪水。
或者,可以去卷對沖基金和量化。這個行業(yè)空間很大,可能普林斯頓和斯坦福的計算機博士舉步維艱,但Baruch碩士生卻能拿到百萬年薪。
總之,ML一定是目前地球上最有價值的技能之一。谷歌為了把GOAT Noam Shazeer請回來,可是花了25億美元。
當然,一切的前提是,先找到一份工作。
參考資料:
https://www.linkedin.com/posts/jamesfobrien_tech-jobs-have-dried-upand-arent-coming-activity-7242613292479696897-gCyT/
https://www.intelligent.com/1-in-6-companies-are-hesitant-to-hire-recent-college-graduates/
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1gu9os9/d_why_ml_phd_is_so_competitive/
本文來源:新智元 編輯:好困 Aeneas
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