工作市场正在死去吗？

科技就业市场的整体状况

• 许多人把这个市场描述为“很糟，但还没死”——比 2009/2020 更差，但还算不上 dot-com 时代的核冬天，大致与 2008 年相当。
• 普遍感觉是收缩和“抢椅子”：职位更少，尤其是投机性/ZIRP 时代的岗位；每个岗位的申请人数多得多。
• 对谁受冲击最严重存在分歧：有人说技能扎实的资深人士仍然没问题；也有人说即使非常资深的人也已经挣扎了一年多。
• 初级工程师和应届毕业生被普遍认为处境最差。

更低的流动率与公司行为变化

• 几位评论者指出员工流动率低了很多。更少的流动意味着每个工程师的效率更高，也意味着更少的空缺。
• 现在招聘需要证明盈利能力，而不只是增长；更高的利率和资本成本让新增编制更难获批。
• 一些公司不再公开发布职位，而主要通过推荐、直接联系，或自己的招聘页面来招人，目标是“够好”而不是“最好”。

申请量、筛选与 AI

• 申请数百甚至数千个岗位很常见；有人报告在几十年里，申请到录用的比例大约是 100:10:1。
• 这种量级推动公司使用粗糙筛选（ATS 关键词、简单规则，也许还有 AI），随机淘汰了许多合格的人。
• 争论点在于：有人认为在这种环境下海投是理性的；也有人说反复被拒说明简历或策略需要调整。

去人性化的招聘实践

• 大家普遍不喜欢单向录制视频面试和 AI 评分面试；有人把它们描述为反乌托邦且去人性化。
• 也有人抱怨那些花哨的“展示你个性”的视频和羞辱性的破冰环节。
• 担心招聘过程若去人性化候选人，往往也意味着糟糕的工作文化。

岗位特定动态（尤其是数据科学）

• 很多人认为“数据科学家”在繁荣期被过度招聘；团队正在缩编，并更偏向工程师和分析师。
• 数据科学被比作 dot-com 时代的“HTML 程序员”：商品化、供过于求，而且质量往往不高，使招聘风险更大。
• 一些人的建议是：转向业务分析师或其他商业价值更明确的岗位。

应对策略与替代选择

• 大家强调人脉和推荐的重要性，但也承认网络并不对所有人同样有效。
• 建议的退路包括：政府/国防或州 IT、本地非 FAANG 公司、外包/合同工、在“还在圈子里”的同时做非技术工作，或者创业/做副业项目。
• 关于“拼命加班”和额外工作时间的争论持续存在：有人认为这是必要的风险回报；也有人认为这是剥削和倦怠。