加州大学伯克利分校计算机系本科生，GPA 4.0，毕业后居然失业了？三四十岁的科技行业中年人，也难逃席卷而来的裁员潮。即使是那些正在攻读博士学位的人。机器学习专业的一位同学说自己太忙了，看到以前的同学突然后悔从EE转到CS了。
在美国学习计算机专业的应届大学生毕业后也会失业吗？这一现象震惊了国内外读者。
加州大学伯克利分校计算机科学系教授 James O'Brien 在 LinkedIn 上转发了《华尔街日报》的一篇文章《科技行业就业短期内很难出现好转》，并表示他的学生都处于这样的境地：如今的求职环境太困难了。 。
本科毕业的大学毕业生，即使成绩优秀，GPA达到4.0，仍然找不到工作。
更可怕的是，在教授看来，这种情况可能是不可逆转的，将会影响到未来各个领域的每一个求职者。原因是什么？
昔日被抢的优秀学生，如今毕业后失业
过去，加州大学伯克利分校计算机科学专业的毕业生，即使不是尖子生，也会收到多份录取通知书。职位、薪资、地点、雇主都非常有吸引力。
但最近，许多大学生不得不面对惨淡的事实：即使有学位，也很难找到工作。
即使是 GPA 达到 4.0 的优秀学生也开始向教授寻求帮助。尽管他们的成绩单和简历令人印象深刻，但他们并没有得到很多工作机会。
奥布莱恩教授怀疑这种情况每年都会持续下去——即使对于今年开始上大学、四年后正在找工作的人来说也是如此。
这太可怕了。
由于选择有限，越来越多的人将被解雇，而未来的毕业生毕业后将继续这种失业趋势。
过去，进入一所好大学几乎就意味着你的工作有保障，但如今的美国，应届毕业生的就业市场却变得如此低迷。
在这位教授的帖子下，不少人一致认为：“如今美国的就业市场可以说是处于几十年来最糟糕的时期。”
求职者需要花费几个月的时间来申请职位，但许多职位根本不存在；即使职位是真实的，简历也必须突破AI并超符合HR部门的审核；接下来，就是与数十万竞争对手进行战斗，找出脱颖而出的人。只有这样你才能获得996的机会。
一名学生表示，他的GPA为3.83，辅修数学，应该能进入今年计算机毕业生的前25%。
然而，他申请了很多工作却还没有收到offer，这让他很不安。
这个同样拥有多年IT行业经验的人被下岗了，还没有找到工作，更是着急。
“如果这种情况持续下去，我真的很担心短期内找不到合适的工作机会。”
不论什么职业，找工作难已经成为一个严重的问题，这是不争的事实。
许多人背负着沉重的债务度过了四年的大学生活，但毕业后却遭到沉重打击。
研究人员在一份报告中发现，52%的学士学位毕业生在毕业一年后从事的工作与他们的学历不相符。即使十年后，这一比例也仅下降至45%。
全国大学和雇主协会对雇主的调查也显示，今年大学毕业生的招聘预测低于去年。
不仅是科技行业，金融、保险和房地产行业今年也计划削减14.5%的招聘岗位，与去年16.7%的招聘增长形成鲜明对比。
在科技行业，形势已经尤为严峻。
这位教授后来补充道：科技行业的入门级职位非常稀缺，竞争极其激烈。在应聘者中，不乏能力远远超出职位要求的求职者。
但另一方面，有些岗位正在招聘特定领域的高级人才，找到这样的人并不容易。如果你能满足这些职位的要求，你的未来是光明的。
科技工作正在消失吗？
奥布莱恩教授转发的这篇文章给出了一个令人惊讶的结论——
科技工作现在正在消失，并且不会很快回来。
数据显示，自2020年2月以来，软件开发职位的招聘广告数量下降了30%以上。
Layoffs.fyi网站的一份报告也显示，今年科技行业的裁员浪潮仍在持续，自1月份以来已裁员约14.8万人。
此外，根据 Pequity 的数据，2024 年薪资增长基本停滞，平均薪资仅比去年增长 0.95%。自 2019 年以来，中型 SaaS 公司入门级职位的股权授予平均下降了 55%。
科技行业长期以来在就业市场上占据优势。现在这种剧变不仅仅是短期的不适，而是整个行业正在经历的劳动力需求的根本性调整，一些从业者正在被市场淘汰。
难怪，连三四十岁的资深从业者都失业了，更何况是大学生呢？
疫情期间，科技企业大举扩招，甚至打响了人才争夺战。他们招募的员工只是被囤积起来，防止被竞争对手招募。事实上，他们没有工作。
随着通货膨胀和利率上升，经济衰退。大型科技雇主已开始以前所未有的规模裁员，多次裁员数万人。
技术从业者不再吃香
不少求职者表示，市场发生了变化，他们感受到了寒意。
旧金山的一位前产品经理在被 Meta 解雇后遭受了一系列冷落。
今年春天，他开车一个小时去面试，却被耽搁了三个小时，面试官只是要求他完成写作测试，而没有真正进行面试。
47 岁的工程经理 Chris Volz 自 20 世纪 90 年代以来一直在科技行业工作，去年 8 月被一家房地产科技公司解雇。
他的感受：“这次感觉很不一样。”
失业的沃尔兹写日记来记录他的求职经历。
过去，他要么通过猎头联系，要么通过内部推荐找到工作。但现在，他的网络中几乎每个人都被解雇了，他不得不在职业生涯中第一次主动发送简历。
他总共申请了 120 多个职位，但只收到了 3 个电话。巨大的贷款压力几乎压垮了他。
幸运的是，沃尔兹今年春天终于找到了工作，但要求减薪 5%。
30 岁的库格曼于今年年初辞去了 eBay 的在线营销工作。他知道工作很难找，于是将 150 份简历贴在曼哈顿的路灯柱上。
科技公司变得更加现实
与此同时，科技公司也愈发清醒。
他们没有不惜一切代价追求增长并投资于宏伟的“登月计划”，而是专注于能够产生收入的产品和服务。
他们减少了初级员工的招聘，削减了招聘团队，并放弃了 VR 设备等无利可图的领域。
过去，进入该行业的实习生在初级职位上可以获得六位数的年薪，并且有很高的机会成为全职员工。
但现在不仅许多实习和入门级职位都被淘汰，而且还需要多年的经验。
相比之下，人工智能的热潮尤为突出。
企业正在AI领域投入大量资源，非科技行业的企业也在招募AI人才。 LLM 开发人员可以轻松找到工作，年收入远超百万美元。
Pequity首席执行官Kaitlyn Knopp指出，AI工程师的薪资是普通工程师的2到4倍，这间接阻碍了公司对其他人才的投资。
当然，除了外部行业因素外，求职者自身的能力和素质也是造成求职难、留职问题的关键。
75% 的公司认为应届毕业生表现不佳
今年8月，Intelligent.com对966名参与公司招聘决策的领导者进行了调查。结果如下：
关键因素之一是公司认为应届毕业生还没有为工作做好准备，无法应对工作量并且表现不专业。
报告指出，只有25%的公司表示所有应届毕业生都表现良好，而62%的公司表示只有部分毕业生表现良好。
此外，14% 的公司表示，很少或根本没有应届毕业生表现出色。
对于表现不佳的应届毕业生，79%的公司表示会将其纳入绩效改进计划，其中60%的公司最终解雇了部分员工。
这些招聘失败的主要原因包括缺乏动力或主动性（50%）、缺乏专业精神（46%）和缺乏组织能力（42%）。
其他因素包括沟通能力差（39%）、缺乏相关工作经验（39%）、难以接受反馈（38%）以及解决问题的能力不足（34%）。
具体来说，21% 的招聘经理表示，应届毕业生经常无法应对工作量，约 20% 的人表示他们经常迟到，约 17% 的人认为自己难以管理，15% 的人表示他们经常迟交作业。
不过，大多数（84%）企业仍计划在2025年招聘应届大学毕业生，而约5%的企业表示不会招聘，还有10%的企业尚未决定。
对于不打算聘用应届毕业生的公司来说，主要原因包括不招聘初级职位（51%）、担心自己缺乏职场准备（31%）以及应届毕业生的高流失率（31%） 。
当被问及哪些因素会让他们更倾向于招聘时，57%和56%的公司表示表现出主动性和积极态度是重要因素，53%的公司表示适应能力至关重要。
此外，能够接受反馈（50%）和准时可靠（49%）也是重要的考虑因素。
博士也不一定能成功
那么，申请人工智能博士容易吗？
未必。
一名三年级博士生近日发帖称，他对毕业后找工作感到非常焦虑。
虽然发表的论文都是他自己的，但近三年来他基本上没有参加过任何集体工作，除了自己的实验室组之外几乎不认识任何人。
但许多论文有多个作者并且来自多个机构。
相比之下，他孤身一人，在学术界没有什么人脉，也没什么名气。
而且，他发现很难在实验室之外建立联系，而且他的实验室伙伴大多与他的研究领域无关。
有人在评论区表示，不需要给自己太大的压力，因为一直担心找不到工作，但一周之内就找到了第一份工作。
然而，并不是每个人都会像他一样幸运。
有人说机器学习领域太复杂了！
如果您想被某个项目录取，大多数都需要一份会议论文。博士后职位的竞争也很激烈。
提问者表示，EE专业比机器学习专业更容易进入Intel、NVIDIA、高通这样的公司：
如果你想获得博士学位。或者发表论文，根本没有那么严格。 EE工作并不像CS专业那样需要“一切”。只需要掌握一些技能即可。
因为他毕业是EE学位，但是看到以前的同学之后，他真的很后悔读CS博士！
原因是ML太复杂了。虽然他的简历比他的EE Ph.D要好得多。朋友们，他们毕业后很容易找到工作，进入顶尖公司担任工程师。面试不像CS里的魔鬼面试，需要刷LeetCode才能得到。
有人说，原因是AI领域太热了。不仅是机器学习领域的博士，物理学/数学/任何科学领域的博士都可以进入这个领域，因为研究与人工智能有重叠。
门槛自然也就跟着提高了。
甚至可以说，与物理学等硬核科学相比，人工智能太过简单。该领域的大部分内容都是经验性的，任何具有编码技能和直觉的人都可以找到可以在论文中发表的内容。因此，每年发表2万到3万篇人工智能论文。
有些人鼓励发帖者说，去拿优惠券吧。如果加入大型科技公司，收入将达到50万至200万美元。
或许正是因为这个原因，Neurips 现在有了针对高中生的赛道。
不过，目前流通的50万美元只是顶尖机器学习博士前2-3%的薪资，这种薪资只有Meta、Google等非入门级职位才有。
或者，您可以进入对冲基金和宽客。这个行业有很大的空间。计算机博士可能很难。普林斯顿、斯坦福的学生，巴鲁克硕士的学生却能年薪百万。
总而言之，机器学习必定是目前地球上最有价值的技能之一。谷歌斥资 25 亿美元带回了史上最伟大的球员诺姆·沙泽尔 (Noam Shazeer)。
当然，一切的前提都是先找到工作。
参考：
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