很多新的计算机科学毕业生发现找工作真的很难。作者结合自身经历及相关数据，分析了科技行业就业难的原因，包括供需两方面：

• 供应端：

  • 计算机科学专业学生增多：从华盛顿邮报的图表可看出，计算机科学专业学生比例接近 80 年代的峰值，若考虑到如今上大学的人数比 80 年代多，那么计算机科学专业学生总数已达峰值。不仅计算机科学专业，相关专业也越来越受欢迎，人文专业则处于历史低谷。

  • 原因分析：

    • 科技工作薪资好的消息传开：很多年轻人得知在科技行业工作薪资高，于是选择计算机科学专业。
    • 大学费用改变个人计算：过去 15 年，平均学生贷款债务增长超过通货膨胀，这增加了攻读人文等非高薪专业的机会成本，促使学生选择计算机科学等高薪专业。
    • 计算机更受关注：近几十年来，科技已成为人们个人生活的重要组成部分，这增加了对计算机科学领域的兴趣。

• 需求端：

  • 雇主招聘软件工程师减少：Indeed 招聘数据和科技行业裁员数据显示，招聘岗位峰值与裁员峰值相对应，但裁员仍在继续，同时招聘岗位急剧下降。从 BLS 的数据来看，软件开发者的总体就业仍在缓慢增长，但过去一年半增长明显放缓。这并非科技衰退，而是新计算机科学毕业生找科技工作的难度增加，经验丰富的软件开发者市场仍较好。

  • 原因分析：

    • 利率上升：美联储自 2022 年开始提高联邦基金利率目标范围，这影响了整个经济的利率，对科技招聘有多方面影响，如使软件开发成本上升、推动赚钱决策倾向于当下、减少风险承担等。
    • 税法第 174 条：2022 年起，IRS 改变了企业通过税法第 174 条扣除软件开发费用的方式，将软件开发列为研发费用，需在 5 年或 15 年（国际招聘）内摊销，而不是 upfront 扣除，这增加了雇主的软件开发成本，尤其是短期。只有未盈利的公司不受直接影响。
    • FAANG 招聘减少：FAANG 工作是科技就业的热门选择，但它们招聘减少，不仅招聘人数减少，面试通过率也下降。这导致优秀学生流向其他非 FAANG 公司，影响了整个科技人才市场。
    • 招聘过程中欺骗和吹牛现象增加：招聘过程中存在更多的欺骗和吹牛行为，这虽不是招聘难的主要原因，但会影响招聘的公平性和效率，增加招聘成本。

• AI 相关因素：

  • 风险投资流向资本密集型 AI 项目：在 AI 热潮中，更多资金流向资本密集型项目，如预训练大型语言模型，这些项目对劳动力的需求相对较少，更多资金流向 AWS、NVIDIA 等服务提供商，这对数据中心就业有影响，但对刚毕业的计算机科学专业学生影响较小。
  • AI 使求职作弊更容易：LLM 使互联网上的每个文本界面都被垃圾信息覆盖，包括求职申请。人们利用 LLM 生成虚假的简历和申请，这使得招聘过程更加困难，诚实的求职者面临更大的竞争压力。
  • AI 并未取代软件工程师工作：目前 AI 并未取代软件工程师的工作，也不太可能在短期内实现。一些声称 AI 会取代工程师的说法是虚假的，如一些 VC 被其投资的公司误导。AI 更可能是提高初级软件工程师的生产力，而不是取代他们。同时，也没有固定或接近固定数量的科技工作，AI 可能会促使一些组织增加技术投入，创造更多的工作机会。

总之，科技行业就业难是供需两方面因素共同作用的结果，AI 虽有一定影响，但目前并未取代软件工程师的工作，也不太可能在短期内导致大量失业。