招聘最猛的竟不是OpenAI,這家陷入間諜案的HR初創,正在狂招工程師

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自2022年11月ChatGPT推出以來 , 美國的技術崗發生了巨大變化——
一些崗位斷崖式下跌 , 但另一些崗位卻是企業千金難求的意中人 。
Uber前員工、作家Gergely Orosz獲得了一批獨家數據 , 深入探究了技術崗就業市場 。
2023年 , 美國開啟了「史上最大裁員潮」 , 至今仍讓IT技術崗招聘市場元氣未復 。
好消息是 , 裁員潮已經緩解 , 招聘活動逐漸回暖 。 但新增崗位數量有限 , 遠不足以填補過去流失的職位 。
美國科技行業裁員人數
春江水暖鴨先知 , 大廠員工對行業冷暖最敏感——他們的平均任期急劇上升 , 是當下就業市場的直觀指標 。
美國科技大廠軟件工程師平均任期
像今天這樣長的平均任期 , 過去從來沒有科技大廠中看到過 。 這可能是大廠不再積極招聘的結果 , 也可能表明大廠軟件工程師不太可能換工作 。
雖說招聘的確在升溫 , 但與之前的繁榮期相比 , 競爭更加激烈 。
2020-2025年 , 美國科技五巨頭的人頭數增長統計數據
對求職者來說 , 機會更少、門檻更高 , 找到合適崗位的難度也顯著增加 。
ChatGPT發布兩年后 , 美國科技崗位也經歷了一場大洗牌 。

巨頭初創招人不斷 資深職位主導招聘好消息是:頂尖的科技公司和初創公司 , 一直擴大軟件工程崗位數量 , 雖然速度緩慢 , 但增加穩定 。
哪個公司招人最多?
大廠正在招兵買馬 , 開放崗位最多的三家全是老牌科技巨頭:蘋果、IBM和亞馬遜 。
蘋果、亞馬遜、甲骨文、TikTok、英偉達、谷歌和微軟 , 這些公司耳熟能詳 , 大舉招聘并不意外 。
但有幾個名字尤其值得關注:IBM、Speechify、Anduril 。
IBM已過百歲「高齡」 , 在科技行業并不常見 , 但依然活力十足 , 正在大量招聘 。
他們正在大批后端和通用軟件工程師 , 以及一些專業崗位 。 值得注意的是 , IBM今年市值一度創下歷史新高 。 這一波增長說明業務比以往更好 。
Speechify是一家低調的文本轉語音初創公司 , 雖然只籌集了1000萬美元資金 , 卻在捷克、羅馬尼亞、埃及和加拿大等國家發布了800多個工程崗位 。
而安杜里爾工業公司Anduril的招聘規模和Meta差不多 , 這點很值得注意 。 這家國防科技初創拿下了美國政府合同 , 并融資了25億美元 。
此外 , 咨詢公司也在積極招聘 , 比如NTT Data和DXC Technology 。 這類公司提供服務 , 而且正在快速增長 , 可能得益于它們的AI咨詢業務正在起飛 。
出乎意料的是 , 高級職位數量幾乎與中級別和入門級職位相當 。
通常情況下 , 資深職位的招聘廣告會少得多 。
超過一半的開放職位在資深級別以上
同樣值得注意的是 , 在資深工程師級別以上的職位空缺數量出現了下降 。 這可能促使資深+工程師申請相對較低級別的職位 , 希望在面試過程中獲得晉升 。
TrueUp上列出的大多數崗位 , 來自成功上市的技術公司 。
TrueUp關注領先的技術公司 , 包括大型科技公司、公開交易的企業和高調的規模擴大和初創企業 。 這些公司能夠提供位于三元薪酬模型前兩個層次的高薪 。
公開交易的公司擁有最多的高薪職位空缺 。

最熱門的崗位:AI工程正如之前提到的 , AI工程師是目前科技行業最熱門的職位 , 相關的招聘數量一直在持續增長 。
自2023年中期以來 , AI工程師的招聘需求呈爆炸式增長 。
對于軟件工程師來說 , 有個好消息:轉行成為AI工程師其實并不難——
只要學會基于大語言模型(LLMs)來開發應用就行了!
一開始 , 有些人對于基于LLMs開發應用猶豫不決 , 因為他們覺得不具備相關技能 , 這不是他們的專業領域 。
但事實證明 , 所謂的「專家」 , 比如在一些AI咨詢公司 , 雖然知道更多的工具 , 但在軟件工程方面并不比有經驗的工程師強!
有些AI機構會設計出極其復雜的架構 , 可能只是為了炫耀他們能用多少炫酷的新技術 。
本質上 , AI工程師「不過是」利用軟件工程的思維來操作LLMs 。
剛開始接觸時 , LLMs通常通過API接口來調用 , 而任何軟件工程師都能調用API并將它們整合到自己的應用中 。
如果這個應用背后使用了LLMs , 那么恭喜你 , 你正在做的就是「AI工程師」的工作 。
舊金山仍是AI工程師的「大本營」 。
絕大多數AI工程職位都集中在美國灣區(Bay Area) , 其數量遙遙領先于其他地區:
舊金山灣區的AI工程師職位數量 , 比排在其后的九個地區加起來還要多 。
在TrueUp網站上 , 大約三分之一的AI工程師職位都來自灣區 。
【招聘最猛的竟不是OpenAI,這家陷入間諜案的HR初創,正在狂招工程師】招聘AI工程師最多的公司是哪些?
如果你想找AI工程師的工作 , 以下這些公司不僅待遇好 , 而且招聘需求也很大 。
要準備哪些技術棧?
大多數AI工程師職位要求應聘者熟悉AI工程技術棧 , 并有能力開發LLM應用 。
以下是招聘廣告中技術詞匯熱點 。
AI工程師職位中常見的技術術語
如果想了解更多AI工程師的求職技巧 , OpenAI的AI工程師Janvi Kalra , 分享了她面試46家AI公司之后的面試經驗 。
她還介紹了如何準備面試和研究求職公司的經驗 。
總體而言 , 「AI工程」很難一概而言 , 具體敢為職責天差地別 。
Gergely Orosz研究200個AI工程職位后提出的3大要點:
1.平臺 vs 產品:「AI Platform」崗位聚焦通用工具與基礎設施;另一類直接嵌入產品團隊 , 把AI功能交到用戶手里 , 劃分方式與傳統軟件工程無異 。
2.通用 vs 專精:多數職位要求寬泛 , 但也有高度專業化角色 , 如專攻語音識別(ASR/TTS)或強化學習(RL)的崗位 。
3.造模型 vs 用模型:極少數人負責從頭構建基礎模型(研究導向);絕大多數崗位只需把現成模型集成進產品 , 本質仍是軟件工程 。
如果想擠進OpenAI、Anthropic這類頂級AI公司 , 最靠譜的路徑就是在科技巨頭或者知名AI公司里先積累經驗:
數據一目了然 , 直戳痛點:如果你已經在頂尖公司 , 跳槽到其他領軍企業就容易多了 。
「職場血統」還是王道 , 像上面這張圖的招聘數據就明擺著:
知名公司員工內部流動頻繁 。

工程師需求復蘇 招聘最猛的不是OpenAI對打工人來說 , 有個好消息:過去12個月 , 大廠的招聘確實重新加速了 。
根據Live Data Technologies的數據 , 經過2022–2023年的低迷期 , 如今大廠的招聘速度已經超過前兩年的水平 。
值得注意的科技大廠趨勢:
Meta:招聘強勢反彈 。 2023年砍得最狠(降約-12%)后 , Meta現在招工程師最多 。
谷歌和蘋果:穩步增長 。 比2022年 , 谷歌工程人員增16% , 蘋果增13% 。 iPhone制造商仍是唯一沒搞大規模裁員的大科技玩家 。
亞馬遜和微軟:增長最慢 。 亞馬遜工程人員只比2022年高8% 。 而微軟從2023年初起 , 幾乎沒啥增長 。
過去三年 , 有幾家科技公司在工程師擴招上遠遠甩開了同行:
NVIDIA:絕對的「異類」 。 自2022年1月以來 , 工程師人數激增58% 。
Netflix:悄無聲息卻極具戲劇性地完成了業務與團隊的逆轉 。 自2023年中期以來 , 工程師人數增加了40% 。
Stripe:2022年激進擴張 , 2023年因科技寒冬放緩 , 隨后又重啟增長 。 截至2025年8月 , 工程師人數比2022年初高出32% 。
Uber:曲線最穩 , 沒有大起大落 。 過去三年工程師人數增長20% , 屬于穩扎穩打型擴張 。
并非所有科技公司都在擴招 , 也有一些在持續縮減工程團隊:
Shopify:2023年初大幅裁員 , 工程師人數驟減 。 截至2025年8月 , 依然比2022年初少22% , 且沒有復蘇跡象 。 不過 , 公司正計劃在2025–26年招收1000名實習生 , 如果這些人轉正 , 工程團隊可能在未來一兩年內回暖 。
Spotify:到2023年底就已裁員嚴重 , 2025年中時仍比2022年初少16% 。 自2024年以來基本持平 , 只有零星招聘 。
Twilio:經過多輪裁員 , 工程師人數比2022年初減少28% 。
Microsoft:從2023年開始每年都有裁員 , 目前團隊規模比2022年初少5% 。
Oracle:三年來持續小幅下滑 , 如今比2022年初少2% 。 這種變化更像是「自然流失」或缺乏補位 。
在員工規模1000+的企業里 , 以下幾家增長最猛:
Deel超越OpenAI , 登頂榜首 , 真讓人意外!
這家HR初創公司正深陷嚴重法律泥潭 , 高管團隊被指控搞商業間諜活動 , 針對競爭對手Rippling下手——Rippling也是家飛速發展的HR科技初創 。
更有趣的是 , 兩家都出自Y Combinator:同一個加速器出來的初創公司這么撕破臉 , 還真罕見?。 ?
Figma剛剛上市 , 看來此前在工程招聘上的大手筆投入已經收到了回報 , 未來可能會繼續保持增長 。
榜單上的公司普遍擁有良好的業務前景 , 因此它們的工程團隊規模大概率還會繼續擴張 。

區位優勢明顯 舊金山灣區全球稱霸初級工程師更容易失業 。
SignalFire的數據顯示 , 美國0–5年經驗的軟件工程師失業率接近15% , 集中在波士頓、洛杉磯、邁阿密和亞特蘭大等城市 。
相比之下 , 5年以上經驗的工程師失業率明顯更低 。 數據表明 , 經驗越豐富 , 失業的概率就越小 。 原因很直觀:在當前的市場環境下 , 公司更偏向招聘資深工程師 , 而不是初中級人才 。
換句話說 , 年輕工程師要找到下一份工作 , 難度比老手要大得多 。
科技中心依舊是主戰場 。
TrueUp的職位數據表明 , 高薪崗位仍然主要集中在傳統的科技中心城市 。 無論是科技大廠 , 還是獨角獸與成長型初創公司 , 大多數招聘都來自這些「科技樞紐」 。
灣區依舊是技術崗的「心臟地帶」 。
根據TrueUp數據 , 舊金山灣區的崗位占比接近20% , 穩居全球科技招聘的核心 。
一句話總結:如果你想在科技行業里把選擇最大化 , 美國舊金山灣區依舊是最該去的地方 。
而且在這些科技中心 , 跳槽更容易 。
SignalFire的數據顯示 , 過去12個月內 , 灣區的軟件工程師跳槽率最高 。
更有趣的是 , 跳槽意愿與工作經驗成反比:
0–5年經驗:28%換過工作
5–15年經驗:15%換過工作
15年以上經驗:只有10%換過工作
這很合理:職業早期 , 加薪往往靠跳槽 , 而隨著資歷和收入的增長 , 換工作的風險越來越大 , 加薪幅度也有限 , 還要重新融入新團隊 。
對招聘經理來說 , 這意味著:經驗越豐富的人 , 越難被說動 。 除非你能開出一個他們無法拒絕的條件 。

大廠任職年限迅速拉長自2022年年中以來 , 科技大廠的平均任職年限顯著上升 。
原因可能包括:
裁員效應:大規模裁員往往針對年輕員工 , 留下來的多是工齡較長的人 , 整體年限自然被「拉高」 。
招聘放緩:以往平均任期短 , 不是因為員工待不住 , 而是因為公司擴招太快 , 中位數員工總是「新人」 。 現在擴招停滯 , 平均任職年限自然上升 。
股票激勵鎖定:大廠通常會讓員工至少待滿4年 , 典型任職年限往往不低于這個數 。
整體來看 , 過去三年大廠平均任職年限普遍增加了約2年 。 這不僅反映了招聘放緩 , 也說明很多員工在當前市場下不愿輕易離職 。
畢竟大廠薪資待遇高 , 而在「就業寒冬」 , 跳槽風險更大 , 「最后進來的人往往是最先被裁掉的」 。

大廠工程師流動趨勢科技大廠的招聘市場幾乎是一個「封閉循環」 , 巨頭之間「內部通婚」 。
五大巨頭(Meta、Google、Amazon、Apple、Microsoft)主要彼此挖人 , 外加Intel、Qualcomm、TikTok、Oracle等 。
而離開大廠的工程師 , 下一站也大多還是在Meta、谷歌、亞馬遜、蘋果、NVIDIA、微軟或OpenAI 。
這也解釋了為何大廠任職年限在增加:
類似崗位越來越少 , 橫向流動的空間縮?。 灰壞┮丫胱畬蟮鈉教?, 離開反而會顯得更冒險 。
相比普通工程師 , 工程管理人員(如經理、總監)跳出大廠后轉向自由職業或自雇的比例更高 。 原因在于:
自2023年起 , 中層管理崗位收縮 , 市場更為艱難;
剛才管理人員可供選擇的職位稀缺 , 部分人只能選擇自由職業作為過渡 。

工程管理崗招聘讓我們再次看看在過去兩年中 , 大型科技公司的軟件工程人員數量是如何變化的:
與軟件工程招聘相比 , 工程經理的招聘更為適度 , 尤其是在Meta:
亞馬遜是削減最多工程經理的公司 。
所有其他公司的工程經理數量與兩年前大致相同 , 或者略多 。 這意味著工程團隊在電商巨頭必須「扁平化」;即單個經理管理更大的團隊 。
總監及以上職位在大型科技公司的減少 。
看看總監及以上職位(總監、高級總監、工程副總裁) , 除了蘋果公司外 , 所有大型科技公司都削減了高管人數:
在減少總監及以上職位方面 , 亞馬遜尤其積極:與兩年前相比 , 在線零售商的工程總監及以上職位減少了16% 。
考慮到大型科技公司很少招聘總監及以上職位 , 這可能是在大型科技公司找到工程領導職位的最難時期 。

遠程崗位:縮水與分化遠程辦公崗位比例繼續下降 。
在TrueUp上 , 遠程崗位比例已從一年前的25%下滑至20% 。
如今 , 頂級科技公司里只有1/5的崗位支持全遠程 。
AI工程是個小例外 。
AI工程崗位依舊供不應求 , 因此遠程機會反而略有上升 。 但這種寬松可能是階段性的 , 一旦市場供給改善 , 遠程比例或許還會收緊 。
此外 , 遠程工作的薪酬普遍下滑 。
供大于求 , 讓遠程薪資不再有優勢 。 一位紐約數字代理公司CTO表示:
·紐約本地中級崗位原本薪資$18–25萬/年;
·全美遠程崗位只給$11萬/年;
·在歐洲招遠程合同工 , 時薪$50–65(約$9萬/年) 。
總體而言 , 遠程薪酬下降10–15% , 但候選人質量卻更高 。
換句話說 , 如今能拿到與線下相同薪資的遠程工作 , 已經成了一種稀缺特權 。
參考資料:
https://substack.com/home/post/p-172584839
本文來自微信公眾號“新智元” , 作者:新智元 , 編輯:KingHZ , 36氪經授權發布 。

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