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美國教授痛徹心扉:UC伯克利最優秀的計算機本科生也找不到工作了

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疫情期間,科技公司大肆擴招,甚至開啟了人才爭奪戰,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,經濟陷入低迷。大科技雇主開始前所未有的大規模裁員,很多次都是數以萬計。

本文轉自: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,居然畢業即失業?三四十歲的科技行業中年人,也躲不過席卷而來的裁員大潮。甚至機器學習在讀博士也表示卷到飛起,看到曾經的同學,痛心直言后悔從EE轉行CS。

美國學計算機的應屆大學生,也是畢業即失業?

這個現象,震驚了國內外讀者。

UC伯克利計算機系教授James O’Brien在LinkedIn上轉發了華爾街日報的一篇《科技行業就業遇冷,短期內難見轉機》,表示自己的學生正處于這種現狀:如今的求職環境太艱難了。

擁有本科學位的大學畢業生,即使表現優異,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,以后會影響到每個領域的每個求職者。

原因究竟在哪呢?

過去被瘋搶的優秀學生

如今畢業即失業

曾經,UC伯克利計算機科學專業的畢業生,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,該專業的許多大學生都不得不面對這樣一個慘淡事實:即使擁有學位,工作也很難找。

即使GPA 4.0的優秀學生,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下去——即使是今年剛開始上大學的人,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,未來的畢業生也會繼續這種「畢業即失業」的大潮。

以前,考上好大學幾乎就意味著飯碗解決了,但在如今的美國,應屆畢業生的就業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。


一名學生說,自己GPA 3.83,輔修數學,在這一屆計算機畢業生中應該算前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行業擁有多年經驗,被裁員,而且還沒找到工作的網友,則更加焦慮。

「要是這種形勢繼續下去,我真的很擔心短期內能否找到合適的工作機會。」


一個無可爭議的事實就是,找工作困難已經成為一個嚴峻的問題,無論是哪個專業。

很多人背負著沉重的債務完成了四年大學學業,結果一畢業就是迎頭痛擊。

在一份報告中,研究者發現,52%擁有學士學位的畢業生, 在畢業一年后從事著和學歷并不匹配的工作,就算在十年后,這一比例也僅僅下降到45%。


全國大學與雇主協會對雇主進行的一項調查也顯示,今年大學畢業生的招聘預測低于去年。

不僅是科技行業,金融、保險和房地產行業今年計劃減少14.5%的招聘崗位,與去年16.7%的招聘增長形成了鮮明對比。

科技行業,形勢已經尤為嚴峻。


教授后來又補充道:科技行業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。

科技行業的工作已經消失?

O’Brien教授轉發的這一篇文章,給出了一個驚人的結論——

科技行業的工作,如今正在消失,而且短期內不會恢復。


數據顯示,自2020年2月以來,軟件開發崗位的招聘廣告數量已經下降了超過30%。


Layoffs.fyi網站的報告也顯示,今年科技行業的裁員潮仍在繼續,自1月份以來,已有約14.8萬人被裁。

此外,根據Pequity的數據,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,中等規模的SaaS公司為初級職位提供的股權授予平均下降了55%。

長期以來,科技行業在就業市場一直占據優勢。而如今這種急劇的變化已經不僅是短期的不適,而是整個行業正在經歷的一次根本性的勞動力需求調整,一些從業者正被市場淘汰。

難怪,連三四十多歲、經驗豐富的從業者都失業了,更何況大學生呢?

疫情期間,科技公司大肆擴招,甚至開啟了人才爭奪戰,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,經濟陷入低迷。大科技雇主開始前所未有的大規模裁員,很多次都是數以萬計。


1、科技從業者,不再吃香喝辣

很多求職者表示,行情變了,自己已經感受到了寒氣。

舊金山的一位前產品經理從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歲的工程經理Chris Volz從90年代就在科技行業工作,去年8月被一家房地產科技公司解雇。

他的感受是:「這一次感覺非常不同」。


失業的Volz用日記記錄自己的求職情況

以前,要么是獵頭主動聯系他,要么是靠內部推薦獲得工作。但現在,他人際網中的幾乎每個人都被解雇了,他也不得不在職業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品和服務。

他們減少了初級員工招聘,削減了招聘團隊,放棄了VR設備等不賺錢的領域。

以往,進入行業的實習生在初級職位就能拿到六位數的年薪,還有很大機會轉正。

但現在不僅很多實習機會和初級職位都被砍掉了,而且還要求多年工作經驗。

相比之下,AI的熱潮格外顯眼。

企業紛紛將大量資源投入AI領域,不是科技行業的公司,都在大招AI人才。LLM開發者能輕松找到工作,年薪還遠超百萬美元。


Pequity的首席執行官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,除了外部的行業因素之外,求職者自身的能力素養也是關鍵。

75%的公司認為

應屆畢業大學生表現不佳

今年8月,Intelligent.com對966名參與公司招聘決策的負責人進行了調查,結果如下:

75%的公司表示,今年招聘的一些或全部應屆畢業生表現不佳 60%的公司解雇了今年招聘的一名或多名應屆畢業生 15%的公司或許明年不會招聘應屆畢業生

其中一個關鍵因素是——公司認為應屆畢業生沒有為職場做好準備,無法應對工作量,且表現不夠專業。


報告指出,僅有25%的公司表示所有應屆畢業生表現優異,而62%的公司表示只有部分表現優異。

此外,還有14%的公司報告稱僅有少數或沒有應屆畢業生表現優異。

對于表現不佳的應屆畢業生,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%)、缺乏職業素養(46%),以及缺乏組織能力(42%)。

其他因素還包括,溝通能力差(39%)、缺乏相關工作經驗(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%的招聘經理報告稱,應屆畢業生經常無法應對工作量,約20%表示他們經常遲到,約17%認為他們難以管理,15%指出他們常常會延遲提交任務。


不過,大部分(84%)公司依然計劃在2025年招聘應屆大學畢業生,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屆畢業生的公司,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憂(31%),以及應屆畢業生的高流失率(31%)。

當被問及哪些因素會讓他們更傾向于招聘時,57%和56%的公司表示展現主動性和積極態度是重要因素,53%認為適應能力至關重要。

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生發帖表示,自己對于畢業后的求職十分焦慮。

雖然所有發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。

相比之下,自己就形單影只,而且在學術界也沒什么人脈,也沒什么名氣。

而且,他發現自己很難建立實驗室之外的聯系,大多數實驗室伙伴跟自己的研究領域也并不相干。


有人在評論區表示,不必給自己太多壓力,因為自己一直擔心找不到工作,結果一周內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,機器學習領域實在是太卷了!

想被錄取進一個項目,大多數都要求頂會論文。博士后的崗位競爭也十分激烈。


題主表示,EE專業想進英特爾、英偉達、高通這樣的公司,可比機器學習專業容易多了:

想拿到博士學位或者發論文根本不那么嚴,EE工作也并不需要CS專業那樣「無所不能」,只需要掌握很少的技能就可以了。

因為他畢業時就獲得了EE學位,但看到自己的前同學后,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博士朋友優秀,但他們博士畢業后很容易找到工作,加入頂級公司擔任工程師,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領域太熱門了,不僅是機器學習博士,物理學/數學/任何科學博士都能進入該領域,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,跟物理學等硬核科學相比,AI太簡單了。該領域的大部分內容都是經驗性的,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,現在Neurips已經開始有高中生賽道了。


不過,現在流傳的50萬美元,也只是TOP 2-3%頂級機器學習博士的薪資,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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