强烈推荐大家看看 Anthropic 这个就业报告。

Anthropic 的技术博客,含金量真的很高。最近发布的一些文章,我觉得已经可以当论文来看了,基本上都会打印出来仔细阅读。

前天,Anthropic 又发表了一篇非常重要的研究报告,叫《How employment is changing at Anthropic》。

这次 Anthropic 直接拿自己的员工做样本,通过内部招聘数据、员工工作记录、面试评价,以及 17 位员工的访谈,研究 AI 给公司的人员结构、招聘标准和协作方式带来了哪些变化。

我觉得特别有价值。毕竟 Anthropic 已经是全球 AI 使用程度最高的公司之一,他们现在经历的变化,很可能就是接下来的趋势。

分享几个我的收获,尤其是对正在找工作的朋友,我觉得很有参考价值。

1、初级岗位的招聘,确实在明显减少。Anthropic 的数据显示,从 2025 年初到今年,技术部门的初级员工占比,从 21% 下降到了 14%。

而在新招聘的技术员工中,初级岗位的占比下降得更厉害,从 27% 跌到了 9%。

注意,Anthropic 的技术团队仍在扩张,但招聘越来越偏向有经验的人。

原因也相对比较好理解。毕竟 AI 现在已经可以完成很多复杂任务了,所以企业对人的判断力要求反而越来越高。

过去企业招聘初级工程师,通常会让他们先从简单的开发、测试、Bug 修复开始,慢慢积累经验。但现在,这些工作已经可以大量交给 AI 完成了。

类似的变化也出现在一些基础行政岗位上。即使 Anthropic 的员工规模快速增长,这些岗位也没有出现相应的招聘增长。

我自己也有类似的感受。

从年初到现在,我陆续跟不同的实习生(非 985 高校)合作过。说实话,整体体验并不算特别满意。主要问题还是大家缺乏经验,遇到一个稍微复杂点的问题,可能就会卡很久。

如果再缺乏主动性,就需要我不停地安排任务、检查进度,那我还真不如直接把事情交给 AI 完成。

所以从生产效率的角度来看,对于 AI 使用程度很高的公司,初级岗位的需求可能会越来越少。

2、Anthropic 的招聘标准也发生了明显变化,越来越看重一个人的自主性和判断力。

Anthropic 分析了自 2024 年以来数千名录用员工的面试评价,发现技术岗位的评价中,增长最明显的两个维度是 Autonomy 和 Judgment,也就是自主性和判断力。

与此同时,对特定领域专业知识的关注占比反而有所下降。

这个变化很有意思。

之前我也写过几次类似的话题,包括 Notion 首席设计师的一些分享,都提到了主动性的重要性。

因为有了 AI 之后,一个员工实际上已经可以同时管理好几个 Agent,相当于每个人都带着几个下属。

这时候,工作方式就需要改变了。

过去可能是领导分配任务,员工按照要求完成。但现在,一个人完全可以自己提出想法,制定计划,再调动 AI 去实现目标。

在 AI 时代,主动性可能会成为一个人非常重要的竞争力。

3、但到底怎么判断一个人有没有主动性?

和运营、编程、设计这些专业技能相比,主动性多少有些主观,很难通过一道面试题判断出来。

年前,我给客户推荐过一个候选人,结果面试没通过。我很惊讶。因为之前跟他共事过,基本功不错,人也挺机灵。

客户老大叹了口气说:主要问题是他的主动性不够。我继续追问:你是怎么判断出来主动性不够的?

对方回答:问之前在某个项目里负责了什么,话里话外能听出来,他的工作范畴仅仅就局限在领导安排的事情上,没见着他的思考,基本上就是安排什么做什么。

主动性不够,来我们团队,很难生存下去。所以也就没推进了。

我挺认同客户的判断。

不管是在大厂还是小厂,主动做事,为目标着急永远是重要的能力。

领导推一步,然后干一步,这种性格很难把事情做好。

并且,我总觉得,主动是一种受益终生的思维方式,主动和同事沟通进展,主动思考问题的解决方案,主动认识一些厉害的人......

在我看来,主动性至少包括三个方面。

首先,一个人眼里得有问题,能够主动发现哪些事情值得做、哪些地方需要改进。其次,发现问题之后,愿意自己想办法,寻找资源,不停地把事情往前推进。

最后,遇到困难不会轻易停下来,更不会一直等着别人安排,而是会想办法把问题真正解决。

总之就是没有等靠要的思维方式。

4、Anthropic 越来越在乎候选人使用 AI 的能力,尤其是实际经历。

报告里有个很有意思的数据。2024 年,Anthropic 的技术岗位面试评价中,只有大约 5% 会提到候选人使用 AI 工具的经历,非技术岗位大约是 7%。

但到了 2026 年,这两个比例分别增长到了原来的 3 倍和 4 倍。

尤其是非技术岗位,变化非常明显。

这也给我们提了个醒。如果面试的时候,只是和面试官讲自己熟悉 Claude、Codex,恐怕已经没什么说服力了。这些工具谁都会用。

重要的是,我们用 AI 解决过什么具体问题。比如自己设计过一套工作流,或者利用 AI 做过一个小工具。我个人觉得这种真实的作品,比简历上罗列一堆 AI 工具更有说服力。

因为它能直接展示自己使用 AI 解决问题的能力。

5、AI 对应届生确实不太友好。

特别是非 985 或者 211 高校的学生,相比十年前的毕业生,大家就业压力大不少。

过去很多应届生的起点,几乎都是从简单的工作开始,然后在实际项目里慢慢积累经验,几年之后才能逐渐独当一面。

但现在,AI 正在接管其中一大部分基础工作。如果企业越来越倾向于招聘有经验、有判断力、能够独立完成任务的人,那么应届生,应该去哪里获得这些经验?

这真是个挺棘手的问题。我亲戚家的孩子就是这情况,毕业一年了,现在还在家里待着。

所以,我感觉尤其是还在上学的同学,毕业后想进入互联网行业,真的应该尽早利用 AI,积累一些真实的项目经验。

比如开发一个自己真正想用的小产品,解决身边某个实际问题,或者给一项真实业务设计自动化流程。

很多二流学校的学生,在这时候了,还是在努力考研,以考研为荣。我真心觉得糊涂。

如果只是因为不知道毕业之后该做什么,或者天真的认为多一张文凭就能找到更好的工作,那真的应该重新考虑这事的逻辑。

尤其是那些将来想进入互联网行业,做产品、运营或者开发的同学。

现在 AI 已经把做产品的门槛降得非常低了。真的应该花点时间,去做几个真实的项目。最好能找到用户,收集反馈,再不断改进。

这个过程既能积累经验,也能锻炼前面提到的主动性、判断力,以及使用 AI 解决问题的能力。

等到真正找工作的时候,直接把作品拿出来,讲清楚自己解决了什么问题,以及取得了什么结果。反正如果我是面试官,我会非常愿意和这样的应届生聊聊。

by @小盖fun #AI探索站
 
 
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