[加州] 硅谷就業寒冬:畢業即失業 80%學子沒有工作機會
如今，這些2021年畢業的人，“生活還是都是非常多姿多彩的，放假都是要麼在夏威夷，要麼在Utah到處玩兒 。” 黃哲宇的語氣中充滿了羨慕。
而形成鮮明對比的是，“像跟我壹起畢業的人都在struggle（掙扎） 。”這種巨大的落差，讓他和身邊的同學感到普遍的悲觀和焦慮 。但他也找到了壹種獨特的心理慰藉：“稍微往好壹點的方面想，就是假如說就我壹個人過得很慘，或者每天負面情緒很重的話，那確實是心裡很難受 。但是壹看，發現周圍大家都挺慘的，心裡就會好壹點 。”
黃哲宇的切身感受，也印證了Tim對當下美國畢業生就業情況的觀察，Tim在硅谷從事人力資源服務多年，目前擔任HireIO海拓優才首席執行官，他對硅谷科技行業的就業趨勢有著長期深入的壹線了解。
他給出了這樣的壹組數據：最近幾年，每年美國的計算機專業畢業生的規模都在10萬人以上，因為4年前的情況太火了，畢業生甚至沒畢業就會拿到好幾家的offer，導致了報考計算機專業的人數激增。
“這幾年下來累計了30-40萬計算機專業畢業生，其中大概有80%是沒有工作機會的，也就是最糟糕的情況下，壹些畢業生上千份的簡歷投遞，可能都拿不到壹個offer。”Tim說。
Tim表示，最近他們發布過壹個AI相關的崗位，是entry level的實習崗位，大概壹天半的時間，就收到了柒八百份簡歷，大部分是畢業生，裡面不乏有卡耐基梅隆、伯克利、斯坦福、UCLA等計算機專業頂級高校的學生。
“所以就現在的情況看，即便是頂尖學校出來的學生，也不壹定有機會，最急迫的人群還是這群留學生，因為他們需要盡快找到工作，解決畢業後合法留美身份的問題。”
Gen AI的沖擊波：行業重塑與教育脫節
這場就業市場的寒冬，始於2022年大廠紛紛開始的裁員潮，並壹直延續至今 。而2023年開始的生成式AI熱潮，則進壹步加劇了人才需求結構的劇變 。
黃哲宇認為，新畢業生需求銳減主要源於兩方面。第壹，是始於2022年的裁員潮導致大廠並未擴張，因此對新畢業生的需求自然減少 。他聽說，像Meta內部，原來E3（初級工程師）職級比例約有20%，現在都降到了5%以下 。這些大公司是消化應屆畢業生的主要渠道，它們的招聘凍結，直接導致大量畢業生無處可去 。“小的創業公司，那些就是壹個蘿卜壹個坑，可遇不可求的，不能大范圍大規模地把人給送進去 。”
第贰，也是更深層次的原因，是大學教育與行業發展的脫節正變得越來越嚴重 。“我們學校裡學的計算機，就像是古典計算機壹樣的，就是過於傳統 。”黃哲宇無奈地表示，“尤其加上這兩年的行業發展過於快，加上各大公司招人結構也在發生變化 。”
過去，公司招聘前端、後端工程師，這些技能在學校裡或多或少都會涉及 。但現在，招聘需求幾乎全部轉向了“Gen AI developer”或者“LLM Developer” 。這些崗位要求應聘者具備訓練或推理大模型的經歷 。
“你要麼有訓練經歷，要麼有推理的經歷 。”他解釋說，“但現在就是非常的Generic，全部都是跟transformer相關的 。”
這對於絕大多數本科生和碩士生而言，是壹個幾乎無法跨越的門檻 。黃哲宇指出了這其中“先有雞還是先有蛋”的悖論：“對於本科生來說，你是很難有這樣的壹個經歷，因為你不是在大公司，首先你沒有這個數據，其次，你沒有這個算力的資源 。”他補充道：“像過去，前端，後端，你做個網站，你自己在家裡也能做，那你現在要求又要求訓練，又要求inference（推理），你在家裡就沒法做 。”
這種崗位需求，目前來看更符合博士生（PhD）的背景，因為他們有更長的時間、更豐富的實習經驗以及實驗室裡更充裕的研究資源 。
學校教育的滯後性也加劇了這個問題。“你說學校裡要求你寫壹個編譯器，有用嘛？也不能說沒用，但是現在需要嘛，就是不需要了 。”從Gen AI爆發到現在不過兩年多，對於大學來說，課程體系的調整和設計需要時間，可能再過壹兩年情況會有所好轉 。
雪上加霜的是師資問題。“現在best talent（頂尖人才）全部都在industry（行業），做學術冷板凳的人還是極少數 。”他甚至開玩笑說，現在和同學們私下聊天時，大家都覺得，上學不如直接在YouTube上看前OpenAI創始員工之壹Andrej Karpathy的相關解讀視頻，“他壹個視頻等於是壹個學期的課 。大家都說Andrej is the best professor （最好的教授）。”
Tim也贊同這樣的觀點，他表示，就他的觀察來看，這壹波的人工智能，對於entry level的初級崗位，尤其是知識型崗位的沖擊是最大的。
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而形成鮮明對比的是，“像跟我壹起畢業的人都在struggle（掙扎） 。”這種巨大的落差，讓他和身邊的同學感到普遍的悲觀和焦慮 。但他也找到了壹種獨特的心理慰藉：“稍微往好壹點的方面想，就是假如說就我壹個人過得很慘，或者每天負面情緒很重的話，那確實是心裡很難受 。但是壹看，發現周圍大家都挺慘的，心裡就會好壹點 。”
黃哲宇的切身感受，也印證了Tim對當下美國畢業生就業情況的觀察，Tim在硅谷從事人力資源服務多年，目前擔任HireIO海拓優才首席執行官，他對硅谷科技行業的就業趨勢有著長期深入的壹線了解。
他給出了這樣的壹組數據：最近幾年，每年美國的計算機專業畢業生的規模都在10萬人以上，因為4年前的情況太火了，畢業生甚至沒畢業就會拿到好幾家的offer，導致了報考計算機專業的人數激增。
“這幾年下來累計了30-40萬計算機專業畢業生，其中大概有80%是沒有工作機會的，也就是最糟糕的情況下，壹些畢業生上千份的簡歷投遞，可能都拿不到壹個offer。”Tim說。
Tim表示，最近他們發布過壹個AI相關的崗位，是entry level的實習崗位，大概壹天半的時間，就收到了柒八百份簡歷，大部分是畢業生，裡面不乏有卡耐基梅隆、伯克利、斯坦福、UCLA等計算機專業頂級高校的學生。
“所以就現在的情況看，即便是頂尖學校出來的學生，也不壹定有機會，最急迫的人群還是這群留學生，因為他們需要盡快找到工作，解決畢業後合法留美身份的問題。”
Gen AI的沖擊波：行業重塑與教育脫節
這場就業市場的寒冬，始於2022年大廠紛紛開始的裁員潮，並壹直延續至今 。而2023年開始的生成式AI熱潮，則進壹步加劇了人才需求結構的劇變 。
黃哲宇認為，新畢業生需求銳減主要源於兩方面。第壹，是始於2022年的裁員潮導致大廠並未擴張，因此對新畢業生的需求自然減少 。他聽說，像Meta內部，原來E3（初級工程師）職級比例約有20%，現在都降到了5%以下 。這些大公司是消化應屆畢業生的主要渠道，它們的招聘凍結，直接導致大量畢業生無處可去 。“小的創業公司，那些就是壹個蘿卜壹個坑，可遇不可求的，不能大范圍大規模地把人給送進去 。”
第贰，也是更深層次的原因，是大學教育與行業發展的脫節正變得越來越嚴重 。“我們學校裡學的計算機，就像是古典計算機壹樣的，就是過於傳統 。”黃哲宇無奈地表示，“尤其加上這兩年的行業發展過於快，加上各大公司招人結構也在發生變化 。”
過去，公司招聘前端、後端工程師，這些技能在學校裡或多或少都會涉及 。但現在，招聘需求幾乎全部轉向了“Gen AI developer”或者“LLM Developer” 。這些崗位要求應聘者具備訓練或推理大模型的經歷 。
“你要麼有訓練經歷，要麼有推理的經歷 。”他解釋說，“但現在就是非常的Generic，全部都是跟transformer相關的 。”
這對於絕大多數本科生和碩士生而言，是壹個幾乎無法跨越的門檻 。黃哲宇指出了這其中“先有雞還是先有蛋”的悖論：“對於本科生來說，你是很難有這樣的壹個經歷，因為你不是在大公司，首先你沒有這個數據，其次，你沒有這個算力的資源 。”他補充道：“像過去，前端，後端，你做個網站，你自己在家裡也能做，那你現在要求又要求訓練，又要求inference（推理），你在家裡就沒法做 。”
這種崗位需求，目前來看更符合博士生（PhD）的背景，因為他們有更長的時間、更豐富的實習經驗以及實驗室裡更充裕的研究資源 。
學校教育的滯後性也加劇了這個問題。“你說學校裡要求你寫壹個編譯器，有用嘛？也不能說沒用，但是現在需要嘛，就是不需要了 。”從Gen AI爆發到現在不過兩年多，對於大學來說，課程體系的調整和設計需要時間，可能再過壹兩年情況會有所好轉 。
雪上加霜的是師資問題。“現在best talent（頂尖人才）全部都在industry（行業），做學術冷板凳的人還是極少數 。”他甚至開玩笑說，現在和同學們私下聊天時，大家都覺得，上學不如直接在YouTube上看前OpenAI創始員工之壹Andrej Karpathy的相關解讀視頻，“他壹個視頻等於是壹個學期的課 。大家都說Andrej is the best professor （最好的教授）。”
Tim也贊同這樣的觀點，他表示，就他的觀察來看，這壹波的人工智能，對於entry level的初級崗位，尤其是知識型崗位的沖擊是最大的。
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