AI 工程师岗位翻了一番

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AI 工程师的招聘广告要求 5 到 8 年工作经验。而这个职位名称本身才出现大约 3 年。

写这些广告的人没有一个认为这个算法是合理的。他们把这项要求当作一种筛选手段，而它筛掉的恰恰是这个市场声称需要的几乎所有人。

软件开发者的职位发布数量比疫情前低了约 25%。在同一个市场中，AI 工程师成了全美增长最快的职位名称，一年内人数翻了一倍多。

招聘缺口是一个缺失的入门层级。

1、什么在下降

下降集中在职业阶梯的底层。大型科技公司的入门级招聘相比 2019 年下降了 65%。

只看数字，很容易把责任归咎于 AI。昂贵的资本冻结了招聘，公司不得不修正 2021 和 2022 年的过度招聘狂潮。AI 之所以出现在裁员的新闻稿里，是因为它比承认"公司招了太多人"更能让股东接受。原因不会改变建议：入门级的大门已经关上。

2、什么在增长

市场中有一个细分领域正在蓬勃发展。AI 工程师是全美增长最快的职位名称。

所有提到 AI 的职位发布占比在去年年底达到了 4.2% 的顶峰，之后就没有再增长。约 65% 的 AI 工程师都集中在旧金山和纽约。

据报道，Meta 曾开出高达 3 亿美元的薪酬方案去挖特定的前沿研究人员。AI 工程师的广泛市场薪资中位数约为 15.6 万美元，比普通软件工程师高出约 12%。这是一份不错的收入，但并不是通往暴富的捷径。

3、谁受到了冲击

这个行业并没有缩小其技术版图，它删除的是自己的最底层。

留下来的人更资深、也更偏技术。那些标注为"初级"的职位，常常由从其他公司被裁、愿意降职回到市场的高级独立贡献者填补。

在受 AI 影响最大的岗位中，22 到 25 岁的员工相对就业率下降了 16%。同一岗位上的资深员工，其就业率则保持平稳，或最多增长 9%。下降恰恰出现在技术实现自动化的地方。一个写样板代码的初级开发者会被取代，而一个评审架构的高级开发者会被增强。市场调整体现在谁被录用上，而不是谁被支付了多少钱。

4、为什么差距不在于技能

一个开发者花一个周末上了门课，给一个 API 包了层外壳，然后在简历上写上"AI 工程师"。他们投出申请，收到的回复率是 4%。

市场上充斥着过剩的演示级通才。任何人都能写一个脚本：接收用户提示词，发给 API，再打印出响应。这是一项技能，但不是一项稀缺技能。

公司找不到的是能交付可靠生产系统的人。把求职者与空缺职位隔开的墙，是筛选这道门槛。简历由 ATS（申请人跟踪系统）自动打分——这套软件在真人阅读之前就给应聘者排序。它寻找的是特定标志，用来识别生产经验。

这就是为什么你会看到职位要求一个只有三年历史的领域需要 5 到 8 年经验。他们要的是一位在过去两年里深耕一线的资深工程师。

要跨越这个差距，你必须证明自己能完成这份工作中最难的部分。招聘经理会寻找一个公开的代码仓库，证明你的系统在出问题时依然可靠。评审者想打开你的代码，看到一套测试套件，用于衡量模型的回答是否严格有检索到的上下文支撑。他们想看到系统如何处理模型返回畸形 JSON 的情况，还想看到评估跑在 CI 流水线里。

如果你在简历上写"提示工程"，ATS 会拒绝你。如果你附上一个公开仓库，证明你能度量并控制一个非确定性系统，你就能绕过这道过滤器。如果你连自己的代码都不理解，那它还没准备好接受另一位工程师的评审。

5、新阶梯的现实

科技就业市场并没有死。职位总数确实低于疫情顶峰，但行业正在积极地为合适的人才画像招聘。

"学会编程"这句建议把你带上的那一级台阶，如今大部分已经不存在了。学习 AI 是实在的建议，但只有当你拿出能力证明时，它才能清除那道门槛。那道门槛从来不是技能，而是说服一位招聘经理：你不会搞坏他们的生产环境。

一个已部署、经过评估的项目，胜过一张证书。

原文链接: Tech Hiring Fell 25%. AI Engineer Roles Doubled. The Gap Isn't Skill.

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