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亚星游戏官网-yaxin222  四级军士长

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发表于 2024-11-23 14:42:49 |显示全部楼层

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新智元报道

编辑:Aeneas 好困

【新智元导读】UC伯克利计算机系GPA 4.0的本科生,居然毕业即失业?三四十岁的科技行业中年人,也躲不过席卷而来的裁员大潮。甚至机器学习在读博士也表示卷到飞起,看到曾经的同学,痛心直言悔恨从EE转行CS。

美国学计算机的应届大学生,也是毕业即失业?

这个现象,震惊了国内外读者。

UC伯克利计算机系教授James O’Brien在LinkedIn上转发了华尔街日报的一篇《科技行业就业遇冷,短期内难见转机》,表示自己的学生正处于这种现状:如今的求职环境太艰难了。

拥有本科学位的大学毕业生,即使表现优异,甚至GPA为4.0,也依然找不到工作。

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更可怕的是,在教授看来,这种情况恐怕不可逆转,以后会影响到每个领域的每个求职者。

原因究竟在哪呢?

过去被疯抢的优秀学生,如今毕业即失业

曾经,UC伯克利计算机科学专业的毕业生,即使不是尖子生,也会收到多份offer,岗位、薪水、地点、雇主都十分有吸引力。

但最近,许多大学生都不得不面对这样一个惨淡事实:即使拥有学位,工作也很难找。

即使GPA 4.0的优秀学生,也开始向教授伸出援手。尽管他们的成绩单和简历十分漂亮,却没有得到多少工作机会。

O’Brien教授猜想,这种状况还会每年持续下去——即使是今年刚开始上大学的人,四年后在找工作时也是如此。

这就很可怕了。

因为可用的选择有限,会有越来越多的人被辞退,未来的毕业生也会继续这种「毕业即失业」的大潮。

以前,考上好大学几乎就意味着饭碗解决了,但在如今的美国,应届毕业生的就业市场竟然变得如此低迷。

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在教授的帖子下,不少人表示赞同:「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。」

求职者需要花费数月申请职位,但很多职位根本不存在;即使职位上真实的,简历也要突破AI和超符合HR部门的审核;接下来,就是和十万名竞争者厮杀,脱颖而出的人才能获得一个996的机会。

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一名学生说,自己GPA 3.83,辅修数学,在这一届计算机毕业生中应该算前25%了。

然而自己申请了很多工作,至今还没有拿到offer,这让他十分不安。

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而这位同样在IT行业拥有多年经验,被裁员,而且还没找到工作的,则更加焦虑。

「要是这种形势继续下去,我真的很担心短期内能否找到合适的工作机会。」

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一个无可争议的事实就是,找工作困难已经成为一个严峻的问题,无论是哪个专业。

很多人背负着沉重的债务完成了四年大学学业,结果一毕业就是迎头痛击。

在一份报告中,研究者发现,52%拥有学士学位的毕业生, 在毕业一年后从事着和学历并不匹配的工作,就算在十年后,这一比例也仅仅下降到45%。

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全国大学与雇主协会对雇主进行的一项调查也显示,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计划减少14.5%的招聘岗位,与去年16.7%的招聘增长形成了鲜明对比。

而科技行业,形势已经尤为严峻。

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教授后来又补充道:科技行业的初级岗位却非常稀缺,而且竞争异常激烈,申请者中不乏能力远超岗位要求的求职者。 但另一方面,部分职位则在招聘特定领域的资深人才,而要找到这样的人并非易事。如果你能够满足这些职位的要求,那么前途自然就很光明。
科技行业的工作已经消失?

O’Brien教授转发的这一篇文章,给出了一个惊人的结论——

科技行业的工作,如今正在消失,而且短期内不会恢复。

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数据显示,自2020年2月以来,App开发岗位的招聘广告数量已经下降了超过30%。

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Layoffs.fyi网站的报告也显示,今年科技行业的裁员潮仍在继续,自1月份以来,已有约14.8万人被裁。

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此外,根据Pequity的数据,2024年的薪资增长基本停滞,平均薪资仅比去年增长了0.95%。自2019年以来,中等规模的SaaS企业为初级职位提供的股权授予平均下降了55%。

长期以来,科技行业在就业市场一直占据优势。而如今这种急剧的变化已经不仅是短期的不适,而是整个行业正在经历的一次根本性的劳动力需求调整,一些从业者正被市场淘汰。

难怪,连三四十多岁、经验丰富的从业者都失业了,更何况大学生呢?

疫情期间,科技企业大肆扩招,甚至开启了人才争夺战,招来的员工只是囤着,防止被对手招去,实际上并没有什么活儿给他们干。

随着通货膨胀和利率上升,经济陷入低迷。大科技雇主开始前所未有的大规模裁员,很多次都是数以万计。

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科技从业者,不再吃香喝辣

很多求职者表示,行情变了,自己已经感受到了寒气。

旧金山的一位前产品经理从Meta被辞退后,连连遭受冷遇。

今年春天,他开车一个小时参加面试,结果却被晾了三个小时,随后面试官只是让他完成写作测试,并没有真正进行面试。

47岁的工程经理Chris Volz从90年代就在科技行业工作,去年8月被一家房地产科技企业辞退。

他的感受是:「这一次感觉非常不同」。

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失业的Volz用日记记录自己的求职情况

以前,要么是猎头主动联系他,要么是靠内部推荐获得工作。但现在,他人际网中的几乎每个人都被辞退了,他也不得不在职业生涯中第一次主动向外投递简历。

他总共申请了120多个职位,但只接到了3个电话。贷款的巨大压力快把他压垮了。

好在,今年春天Volz终于做到了工作,但要求降薪5%。

30岁的Kugelman年初从eBay的在线营销岗位离职,知道工作难找,干脆在曼哈顿的路灯杆上贴了自己的150份求职简历。

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科技企业更现实了

与此同时,科技企业也更加清醒了。

他们不再不惜一切代价追求增长,投资宏伟的「登月计划」,而是专注于能带来收入的产品和服务。

他们减少了初级员工招聘,削减了招聘团队,放弃了VR设备等不赚钱的领域。

以往,进入行业的实习生在初级职位就能拿到六位数的年薪,还有很大机会转正。

但现在不仅很多实习机会和初级职位都被砍掉了,而且还要求多年工作经验。

相比之下,AI的热潮格外显眼。

企业纷纷将大量资源投入AI领域,不是科技行业的企业,都在大招AI人才。LLM开发者能轻松找到工作,年薪还远超百万美金。

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Pequity的首席实行官Kaitlyn Knopp指出,AI工程师的薪资是普通工程师的2到4倍,从而也间接导致企业无法在其他人才上进行投资。

当然,难以找到工作并留下来这个问题,除了外部的行业因素之外,求职者自身的能力素养也是关键。

75%的企业认为应届毕业大学生表现不佳

今年8月,Intelligent.com对966名参与企业招聘决策的负责人进行了调查,结果如下:

  • 75%的企业表示,今年招聘的一些或全部应届毕业生表现不佳
  • 60%的企业辞退了今年招聘的一名或多名应届毕业生
  • 15%的企业或许明年不会招聘应届毕业生

其中一个关键因素是——企业认为应届毕业生没有为职场做好准备,无法应对工作量,且表现不够专业。

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报告指出,仅有25%的企业表示所有应届毕业生表现优异,而62%的企业表示只有部分表现优异。

此外,还有14%的企业报告称仅有少数或没有应届毕业生表现优异。

对于表现不佳的应届毕业生,有79%的企业表示会把他们纳入绩效改进计划,其中60%的企业最终辞退了部分员工。

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这些招聘失败的主要原因包括缺乏动力或主动性(50%)、缺乏职业素养(46%),以及缺乏组织能力(42%)。

其他因素还包括,沟通能力差(39%)、缺乏相关工作经验(39%)、难以接受反馈(38%),以及解决问题能力不足(34%)。

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具体来说,有21%的招聘经理报告称,应届毕业生经常无法应对工作量,约20%表示他们经常迟到,约17%认为他们难以管理,15%指出他们常常会延迟提交任务。

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不过,大部分(84%)企业依然计划在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。

对于那些不计划招聘应届毕业生的企业,其主要原因包括不招聘入门级岗位(51%)、对他们职场准备不足的担忧(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%的企业表示展现主动性和积极态度是重要因素,53%认为适应能力至关重要。

此外,能够接受反馈(50%)以及守时可靠(49%)也是重要的考量因素。

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博士也未必顺利

所以,AI专业的博士求职就很顺利吗?

其实也未必。

最近一位在读第三年博士的学生发帖表示,自己对于毕业后的求职十分焦虑。

虽然所有发表的论文自己都是一作,但三年来自己基本没有参与任何集体工作,除了自己的实验室小组之外几乎不认识任何人。

但是很多论文都有不少编辑,而且来自多个机构。

相比之下,自己就形单影只,而且在学术界也没什么人脉,也没什么名气。

而且,他发现自己很难建立实验室之外的联系,大多数实验室伙伴跟自己的研究领域也并不相干。

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有人在评论区表示,不必给自己太多压力,因为自己一直担心找不到工作,结果一周内就找到第一份工作了。

不过,并不是所有人都会有他这样的好运气。

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有人就表示,机器学习领域实在是太卷了!

想被录取进一个项目,大多数都要求顶会论文。博士后的岗位竞争也十分激烈。

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题主表示,EE专业想进英特尔、英伟达、高通这样的企业,可比机器学习专业容易多了:

想拿到博士学位或者发论文根本不那么严,EE工作也并不需要CS专业那样「无所不能」,只需要掌握很少的技能就可以了。
因为他毕业时就获得了EE学位,但看到自己的前同学后,他实在是太悔恨读CS博士了!

原因就在于,ML实在太卷了。尽管他的履历远比自己的EE博士朋友优秀,但他们博士毕业后很容易找到工作,加入顶级企业担任工程师,面试也不像CS的魔鬼面试一样,需要通过刷LeetCode来拿到。

有人表示,原因在于AI领域太热门了,不仅是机器学习博士,物理学/数学/任何科学博士都能进入该领域,因为研究与AI有交叉。

门槛自然就随之水涨船高了。

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甚至可以说,跟物理学等硬核科学相比,AI太简单了。该领域的大部分内容都是经验性的,任何有编码技能和一些直觉的人,都能找到一些东西发成论文。所以每年都会有两三万篇AI论文面世。

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有人鼓励楼主说,加油卷吧,如果进入大型科技企业,收入就会达到50万到200万美金。

或许也是因为这个原因,现在Neurips已经开始有高中生赛道了。

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不过,现在流传的50万美金,也只是TOP 2-3%顶级机器学习博士的薪资,Meta、GOOGLE等非初级岗位才有这个薪水。

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或者,可以去卷对冲基金和量化。这个行业空间很大,可能普林斯顿和斯坦福的计算机博士举步维艰,但Baruch硕士生却能拿到百万年薪。

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总之,ML一定是目前地球上最有价值的技能之一。GOOGLE为了把GOAT Noam Shazeer请回来,可是花了25亿美金。

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当然,一切的前提是,先找到一份工作。

参考资料:

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/


来源:网易

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