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焦點訊息:大廠裁員潮疊加AI爆發的2023:學IT還能起薪8000嗎?

來源:與非網 發布:2023-07-05 10:29:22

復雜就業形勢下,考研名師張雪峰關于“報新聞學專業就打暈”的言論激起千層浪??佳?、考公熱度持續不減,就業難、學歷貶值的現實與網上流傳的各種“天坑專業”段子,都影響著無數學子和家長的選擇。

在中國互聯網行業最蓬勃發展的時段,高就業率、高起薪的IT職業教育曾是許多985、211之外的學子改變命運的選項之一,然而,今年3月以來的大廠裁員潮,又影響了許多學生的心智,乃至影響到相關學校的生源。


【資料圖】

另一方面,在人工智能蓬勃發展,中國產業數字化逐步進入下半場的時點,相關IT人才缺口仍然高達1100萬。在千鋒教育上海校區校長看來,雖然學生信心在疫情后受到了一定影響,但用人單位的實際需求并沒有大幅減少,既懂業務、又懂IT的雙棲人才更加稀缺。如果只是想逃避就業壓力,那去卷考研、考公,還真不如學一門技術。以下是科工力量對于曉春的采訪實錄:

于曉春(受訪者供圖)

問:當前的就業形勢比較復雜,一方面,很多互聯網大廠都裁員,另一方面,經濟不好往往驅使年輕人自我提升;你們身處行業當中,與學生、學校、企業等多方面都有交集,能否綜合談談觀察和感受?

于曉春:

感受非常明確,當前的就業形勢確實比較復雜,今年以來,許多互聯網公司相繼宣布裁員,某些企業都公開表示要裁減10%—20%的員工。這無疑給相關專業的應屆生帶來壓力,也讓在職員工的心態變得保守與不安定。另外在經濟下行壓力增大的環境下,企業招聘預算縮減,導致整體的招聘需求下降,應屆生面臨的競爭變得更加激烈。

我們現在會發現好多大學生考研、考公,職場人專升本,相關的培訓機構也成了爆款。這里面不排除有一部分學生是為了逃避工作難找,僅僅為了推遲自己的就業壓力。我們也經常跟學生說,如果你考公或者考研真的有明確目標,那很好,如果是逃避,倒不如去學一門技術,因為學會技術就業以后,會比那些考上研的人可能多出兩年到三年的工作經驗,如果是在行業的頭部企業,收入不比研究生差,再去選擇去讀在職研究生,反而是更好的選擇。大廠裁員確實會影響IT行業的就業市場,但并不代表學習IT技術沒有前景,大廠裁員主要影響大廠內部和周邊企業,對整個IT行業的影響有限。事實上,IT技術仍然是一個高度需求的領域,尤其像上海這樣的一線城市,各類資源相對很集中的地域。過去是信息化時代,如今是數字化時代,無論是金融、零售、制造、醫療、能源還是其他領域,都需要IT技術支持。根據斯通維森咨詢報告,2022年中國IT服務業市場規模將達5600億,市場容量很大。數字化時代對數字技術人才需求更大。如Web、Java、大數據、人工智能、云計算、物聯網等領域的人才需求仍然較大,甚至有些在快速增長。根據智聯招聘報告,2022年人工智能方向的工作崗位將增加200%,大數據方向將增加150%。單一技能人才面臨網約化風險,“T型人才”需求增加。如僅懂前端技術的人才,需求增速放緩;但前端+人工智能、前端+產品經理的人才需求旺盛。廣域、深度技能的人才更抗風險。高端技術公司招聘力度不減,熟練掌握最新技術的高端人才仍是企業的挖角目標。還有一個現象,從我們實際接觸的學生來說,今年特別明顯的是,去年疫情期間大家對于找工作或者進大廠的期望值越來越低了,很多人就表示想優先選擇離家里近一點的城市,我們千鋒教育在全國大概有20多個城市都有布點。今年上半年一線城市逐漸對技術人才吸引才有所回暖,畢竟一線城市擁有稀缺的行業高價值資源,并且資源相對集中,人才需求依然較大。從學校的角度來講,除了提供專升本和考研機會之外,他們也都在積極面對一些新領域,比如人工智能、云計算、物聯網等,很多大學已經開設了相關的課程和專業,其實他們很早就開始布局了,但實際上對很多企業來說,能夠獲得擁有成熟開發經驗和行業業務經驗的復合型人才是他們首選,對很多剛畢業大學生來說,可以通過技術先進入這個行業賽道里,通過2—3年行業經驗提升自己綜合工作經驗是一條很不錯的路徑。

問:之前有爭議說年輕人不愿去工廠,寧愿送外賣或者開網約車,但從事這樣的工作很難帶來技能的提升,您如何看待這個問題?

于曉春:

年輕人不愿去工廠主要是因為工作環境差、工資不高和技能提升空間小等原因造成的,這并非年輕人的錯。制造業企業要想吸引年輕人,需要改善工作環境,提供更高工資和更好的職業發展路徑。其實也正好說明我們的制造業數字化轉型的確不如零售、餐飲、金融等服務行業發展得快。

網約車也好,外賣也好,實際上是中國移動互聯網或者說數字經濟發展到現階段的產物。數字技術對不同行業的提升或賦能是參差不齊的,發展最快的行業依然是金融、零售、餐飲等服務行業。從比例來看,中國數字經濟不是走得最快的,2022年信通院《全球數字經濟白皮書》顯示,發達國家數字經濟占 GDP 比重為 %,德國、英國、美國數字經濟占GDP比重均超過65%,而中國這一數字剛剛超過40%(國研中心王微,2023年3月在中國發展高層論壇2023年年會上的演講),一定程度上也是因為對比這些發達國家的經濟結構中,中國的制造業占比更高,制造業的數字化,是更難啃的骨頭,相對金融和服務業來說,制造業場景更多,也更碎片化。相對來說,這些數字化水平走在時代前列的行業,也獲得社會融資等更多的資源配置,所以對年輕人來說,進入這些行業也算能夠分享技術升級紅利,獲得更高的“性價比”。就拿我們上海校區來說,近年來看,金融領域的企業來招人,我們在上海培養的學生很容易被整班整班的要。起薪最低8000,有1年左右工作經驗的話,平均薪資可達到12000的水平。那換句話說,如果制造業數字化水平能夠整體提升,大部分人去工廠并不是擰螺絲,而是參與從事真正的智能制造,在工作環境和待遇及技能提升上對年輕人也會有吸引力。目前國家也在積極推進制造業的產業升級,這方面工作的空間很大,人才也很稀缺。考慮到送外賣和開網約車等工作面臨技能提升空間小的問題,制造業工作一般更長期穩定,我會建議年輕人通過學習一門技術,能夠選擇有一定技術門檻,通過行業經驗逐漸增加可以找更大提升自己就業空間的崗位。

問:年輕人如果想選擇不斷能夠有發展的崗位,成長路徑怎么規劃呢?

于曉春:

我覺得你首先要瞄準基礎數字技術崗位,進入崗位以后,不斷通過學習來提升自己的技能,特別重要的是,要加深對行業和業務的理解。

現在最稀缺的是既懂業務也懂技術的交叉人才,我們在實踐中發現,很多30歲以上的技術工程師在企業里是骨干,如果他們還能有一定的業務等能力,能夠把業務上的問題抽象出來,用數字化的手段加以優化,在企業里發展空間會很大。所有行業都是一樣的,未來最需要的人才一定是復合型人才。所以在我們的教學實踐中,除了培訓IT技術以外,還會給學生上一些職業素養課,比方說,針對技術崗在企業中經常會遇到的與產品部門及其他部門協調時的問題,我們會提供表達能力訓練,我們也會請一些已經畢業的老學員給大家去講解實際工作中面臨的行業開發環境中業務層面是什么樣子,分享對整個行業和產業邏輯的理解等等。很多企業也跟我們分享說,實際上技術是一個敲門磚,我們的學員進企業后,一般是從開發崗起步,后續要提升收入也好,提升能力也好,基本上三年以后純技術就不是太重要了,或者說技術成了輔助,最重要的是對行業的理解,行業經驗變得更加重要,假如你對行業的理解能力特別好,開發崗收入可能會是之前的三倍甚至以上。

問:是否會轉產品崗或者管理崗?

于曉春:

有的,甚至即便在技術崗,也可以從普通的開發轉成架構師,對客戶整體訴求的理解更清晰的話,就可以去做框架,甚至從專業角度給客戶一些建議,比如某個模塊該怎么樣去處理,這種技能要遠遠比純技術技能受歡迎,這種復合型人才未來一定是稀缺的。

我們現在接觸的一些其他行業來咨詢數字化,比如國企明確要求一把手責任制,即使一把手沒有技術能力,最起碼要求有一位推進數字化的核心骨干成員懂技術。之前我們一直說“信息化時代”,可能只需要一些應用軟件就可以了,現在是“數字化時代”,基礎技術人才需要對數字技術如:Web、Java、人工智能數據分析、大數據、云計算、物聯網等技術要熟練掌握或基礎了解;對于更高管理層可能還要能在數字環境下組織變革、人力資源管理、供應鏈管理、新產品以及數字安全策略等數字運營方面能力提升,甚至要有把數據變成產品,數字產品變成數字資產的運營能力,以這樣的要求來看,在數字經濟環境下,不論是在提升企業管理決策層面還是在加速數據要素流通層面,技術人才的發展空間要比其他不懂技術的人要高很多。反過來說,很多財務、人力資源、市場營銷、產品研發等很多管理者都在學習一些數據分析、大數據以及其他開發類技術。我們在線學習課程每年咨詢量都在大幅度增加,咨詢人員大都是在職人員。

問:插一個問題,我們制造業數字化升級的節奏比金融和服務業慢,原因在哪里?

于曉春:

除了剛才談到的場景復雜性問題,還有投資門檻,做數字化的資金需求還是比較高的,大的互聯網平臺企業、大的制造業企業和金融機構有這樣的實力,但是對那些中小型企業就形成了很難越過的門檻,再加上制造業又很泛,細分領域很多,如果某個細分難以形成規模效應,以較大投入去做數字化難以有回報。所以應該由一些大企業來做產業數字化的組織者和公共產品提供者,中小企業在已有平臺上做應用層面和快速反應、匹配用戶的東西。

現在有很多已經成熟的大企業,就會扶持自己的下上游,第一鞏固自己在生態中的地位和關系;第二也把自身能力復制給整個生態,提升整體競爭力?,F在產業聯盟對中小企業的扶持還比較弱,基本上都靠各個產業鏈的頭部、鏈主。

問:這種扶持包括人才供應鏈吧?在2021年,職業教育“賽道”有一波融資高峰,但是2022年稍微降溫。同時,很多投資方也是基于自身各種實際需求,布局自己的人才供應鏈,著眼于推動自身的良性循環。

于曉春:

2021年,職業教育行業確實迎來了一波融資熱潮,很多職業教育企業獲得了較大規模的融資。但2022年起,這種熱度明顯降溫,融資規模和頻率都有所下滑。這主要是由于投資者觀望心態的加強,以及行業內部分企業的業績未達預期。不少投資機構和資本確實也是出于自身的人才需求考量,而布局職業教育行業。特別是一些面向產業鏈下游的投資方,他們投資職業教育,一定程度上是要建立人才供應渠道,以滿足自身企業用工需求。當產業鏈和用工環境發生變化時,這部分投資可能會受到一定影響。同時,一些投資機構投資職業教育企業也面臨投后管理和退出機制方面的難題。傳統的PE/VC模式不太適合職業教育企業,這也會對融資造成一定影響。

我個人覺得傳統的投資模式,可能不太適合教育,因為資本需要快速產生收益乃至生成利潤,對教育行業來說這確實很難。我在行業里已經15年,我很清楚,我們以及一些其他好口碑的品牌,都是經過10年以上才相對成熟,很多的工作是要一點一點摳出來的。這不是靠資本投入一下子就能爆發出來的,職業教育里面IT教育真的是交付很重的一個行業,他不像是考試、考證等職業教育交付相對簡單,我們對應的是就業,企業只認學員真實的技術操作能力,因此我們這種零基礎的線下課其實教學交付場景很重。我們講師面試的通過率只有2%,我們對講師要求不僅是技術要牛,同時會講大白話要讓零基礎的學生也能聽得懂,而且要有教育情懷有責任心,這樣才能保證我們學生的高質量就業。問:有沒有就業率的數據?于曉春:學生就業率是我們考核老師的指標之一,在疫情前,我們的(畢業)6周內就業率基本達到100%,疫情后有一些影響,但總體下滑不多。

問:還是想問一下人工智能,當時CHATGPT開始火起來,這個因素有影響嗎?

于曉春:

影響比較大,現在很多論壇和社區有一些似懂非懂的說法,說人工智能可以替代編程,把好多本來想進入這個行業的學生嚇壞了。

人工智能的發展確實有一定影響,比如部分工作崗位被替代,比如崗位工作內容的變化,但被替代的崗位或者工作內容,都是一些簡單重復性的工作任務。新技術也給從業者帶來了更大的提升空間,可以將更多的時間用于模型開發、特征工程、系統設計等高價值工作。

人工智能時代,IT從業者不但要精通專業技能,還需要掌握數理統計、數據分析、產品設計等廣域技能。同時,軟技能比如創新思維、復雜問題解決能力也會更加重要。我舉個很簡單的例子,作為一名項目經理,很多工作就是人與人之間的交流,匹配技術能力和客戶訴求,不同水平的項目經理理解能力、溝通方式、處理水平都不一樣,所以把CHATGPT想象可替代崗位相對比較難,可以理解為是一種比較好的工具。和過去發生過的其他新技術迭代一樣,會出現一段時間非??鋸埖囊恍┫⒑托侣?,隨著大家對它的認知理解逐漸清晰后慢慢熱度就會回歸正常了,但我們要承認它的出現確實是人工智能領域技術上很大的進步,也顛覆了大家對人工智能理解和認知。

從大環境看,數字化才是大方向和大概念,幾乎涵蓋了各行各業,人工智能是其中一個技術領域。有些報道數字人才今后的缺口能達到1100萬。當然我們認為,這些人才不僅指的是狹義的開發人員,還有剛才反復談到的復合型人才。

問:這些復合型人才,其實從社會分工角度來說,學校應該是人才供應的主力,對吧?但可能目前學校還有一些問題?很多高校仍然以科研為導向,許多老師有科研任務,但科研需求跟產業需求是不一樣的,這可能導致學校提供的人才跟產業需求脫節。

于曉春:

高?,F在已經也明確了,出現了應用型的本科。但是師資力量不足的問題,確實也一定程度上客觀存在,當下,新技術正在爆發,一些新的應用技術需要老師去繼續學習,很多大學也在做相應的技術人才培養方面專業共建和專業群共建,我們也正在與一些高校合作,進行相關的共建合作。很多大學都開設了人工智能、大數據、物聯網、網絡安全、云計算等相關專業共建或者產業學院。在技術教學交付方面我們與大廠合作,共同賦能高校相關專業;在產教融合方面我們聯合知名企業為學生提供一些相應的產業項目落地高校;未來在數字資產領域,我們也將與大學積極探索通過成果治理完成大學數字資產。

問:還想問一下IT職業教育的生源情況。

于曉春:

這里不得不提到數字經濟下的數字化轉型。數字經濟已經被公認為是繼土地、勞動力、技術、投資之后第五大影響生產力要素。數字人才缺口導致很多企業對人才基本要求就是能干活就行,也有高要求崗位比如超算工程師基本都是要研究生以上學歷的。各個行業IT人才缺口都大,學習技術人員從大專生到研究生都有,也有非計算機專業學生來學習,這類學生大部分是有社會工作經驗的。從年齡段來看,20歲到30歲之間年輕人是我們生源主力,企業在學歷上每年也開始要求越來越高。在早期開發崗不會太看重學歷的,那個時候給人感覺只要能吃苦就能從事編程,所以學開發是窮人家孩子逆襲之道似乎也成了當時社會公認現象。從移動互聯網崛起開始這個一邊倒情況就不存在了,不論是社會還是教育對IT職業有了新的認知。而且從“碼農”到“精英”的稱呼也預示著有些機遇上的變化。

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