科技公司初级岗位空缺，正在减少

现在有很多文章都在讲AI造成的就业危机，这篇内容是我在外网看到的，我觉得，比起制造焦虑，这篇文章提到的雇主看重的素质、让自己在招聘中脱颖而出的途径，都非常接地气、有可操作性。所以，把它放在这儿，希望能对大家有帮助：

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先列一些数儿

斯坦福数字经济实验室的一份研究：22到25岁的软件开发者就业率，从2022年底的峰值到2025年7月，下降了将近20%。

SignalFire的追踪数据：2023年到2024年，Top 15科技公司的初级岗位招聘量缩水了25%。

Resume.org调研了1000位美国企业负责人，60%表示2026年有裁员计划，其中40%打算用AI替代人力。

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初级岗位的活，AI已经能干大部分

多种因素的共同作用，导致了科技领域有史以来最严峻的初级职位招聘形势，包括：

• 人工智能负责处理那些较为简单的任务。代码生成、文档编写、测试以及调试等工作，现在都由人工智能来自动化完成，这样一来，初级开发人员就可以专注于更复杂的工作了。
• 经济形势充满不确定性。经过多年的裁员后，各企业都保持精简运营的状态，不愿投入资金来培训新员工。
• 经验值要求提高了。那些原本被归类为“初级”职位的岗位，现在要求应聘者具备2到3年的生产系统相关工作经验。
• 学习预算被削减。由于各公司更重视眼前的生产效率，指导与培训项目也随之被缩减。
• 候选人供过于求。前几年，计算机科学等相关专业的招生人数大幅增加，导致毕业生的数量远远超过了岗位的空缺数量。

正如《IEEE Spectrum》所指出的，人工智能工具彻底改变了雇主的期望。那些过去需要员工通过在职培训来掌握的任务——比如编写标准化代码、修复简单错误、制作文档等——现在都可以由人工智能在几秒钟内完成。

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雇主现在看重的素质

Stack Overflow博客对“人工智能与Z世代的较量”进行的分析显示，雇主们对初级员工的期望值有所提高。以下是人力资源经理们现在所看重的素质：

1. 具备实际生产经验。需要有与真实用户相关的实习或项目经历，而不仅仅是完成课程作业而已。
2. 具备运用人工智能的能力。能够熟练地指导人工智能工具的使用，并将其与自身工作流程有机结合，而不仅仅是随意地使用它们而已。
3. 系统思维。要理解各个组成部分是如何相互配合的，而不仅仅是关注各个单独的功能特性。
4. 业务背景：能够将技术工作与业务成果紧密联系起来。
5. 沟通能力。能够向非技术领域的受众解释复杂的技术概念。

一言以蔽之，企业现在要的是来了就能干活的人。

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让自己脱颖而出的途径

尽管市场环境充满挑战，但那些能够调整自己求职方式的毕业生仍然有机会进入科技行业，这些脱颖而出的途径包括：

1. 公开进行开发 在GitHub上保持频繁的代码提交记录，撰写技术博客文章，为开源项目做出贡献。如今，项目的能见度比以往任何时候都更为重要。
2. 尽早确定专业方向 选择某个特定的领域进行深入研究（比如人工智能/机器学习、安全技术、云基础设施等领域），而不是试图成为那种能胜任各种任务的“全栈”人才。
3. 积累实际工作经验 从事自由职业、参与初创项目，或者与真实用户一起开发应用程序，这些都会比单纯完成某个教程项目要有意义得多。
4. 掌握人工智能工具的使用方法 学会如何有效地运用Copilot、Claude等人工智能助手——这已经是一项基本技能了。
5. 把目标雇主放在那些处于发展中的公司 初创企业和中型企业仍然需要招聘初级员工。而知名企业则基本上不再招揽这类员工了。
6. 考虑那些相互关联的职位 质量保障、DevOps、技术支持以及解决方案开发这些岗位，通常对从业者的要求相对较低，而且晋升路径也比较通畅。

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还在招初级开发的行业

虽然大型科技公司大多暂停了初级职位的招聘，但仍有不少行业在继续招录年轻人才，比如：

• 政府和服务外包商：安全审查限制候选人池，反而有缺口
• 医疗信息化：快速数字化带来需求，合规复杂度意味着需要更多初级角色
• 金融服务：银行和保险公司有大量遗留系统需要持续开发
• 咨询公司：人力外包模式意味着持续招聘初级员工
• A轮B轮创业公司：成长期公司需要开发人员，用不起全是资深团队
• 非科技公司：零售、制造、物流等行业正在组建内部技术团队

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结构性变化

这波调整不是周期性低谷，是结构性变化。

以前写代码是核心技能，现在只是基础门槛，还需要懂系统、会沟通、能把技术翻译成业务价值。

大家一定不要再用旧地图去找新大陆了！