整理｜核子可乐、冬梅
来自求职网站 Indeed 的数据显示，网络上继续活跃招募的软件开发者职位数量正在发生变化。
首先介绍背景，Indeed 是美国及其他多国 / 地区最大的岗位聚合门户，同时也会抓取其他网站上的空缺职位。换言之，Indeed 不仅会向付费的企业客户提供职位发布服务，同时也会跟踪特定区域内发布的大部分开放职位。而从目前的结果看，劳动力市场的整体情况似乎相当严峻。
Indeed 揭示开发者岗位锐减，
岗位仅剩 65%
自 2020 年 2 月以来，Indeed 一直在发布活跃岗位数量的汇总数据，并以 2020 年 1 月为基准值（100%）供用户参考。
当前，Indeed 上的空缺职位数量已经下降至 2020 年年中疫情期间的水平。
对 Indeed 上的软件开发者职位进行总结，可以看到：
65%：目前开放的空缺职位数量仅相当于 2020 年 1 月时的 65%（降幅达 35%！）；
1/3.5：目前开放职位数量仅相当于 2022 年中期峰值的 1/3.5；
8%：较一年之前也下降了 8%。
Indeed 还跟踪了国际就业市场，发现加拿大的开放职位图表与美国几乎相同。英国、法国、德国和澳大利亚的情况则有所区别：
美国、英国、法国、德国和澳大利亚的软件开发开放职位统计。
世界各地的总体趋势基本相近。其中澳大利亚软件工程师职位的逆势增长显得格外引人注目，因为其空缺职位数量更大，而且也是唯一一个招聘需求不低于 2020 年水平的国家。
第 174 条——自 2023 年起生效的会计条款变更，要求软件工程成本在 5 年内摊销，这可能导致美国的软件开发者职位减少。就业岗位的下降也与这一变化生效的时间相吻合。然而，第 174 条仅影响美国本土及总部位于美国的企业，且实际影响要到 2024 年初才会显现——因此 2022 年以来的下降并不能直接归因。
第 174 条的变化，也无法解释为什么英国和法国等国家也出现了类似的软件开发劳动力需求下降。由此看来，尽管美国第 174 法条的变化肯定造成了影响，但会计规则层面的变化并不是导致此番剧烈下降的主要动因。
与其他行业的比较
那么，其他行业的总体就业人数又如何变化？来看数据：
所有发布职位与软件开发职位间的对比。
在 Indeed 上，2025 年 2 月的招聘信息比 2020 年 2 月增加了 10%，但软件开发者的招聘数量则减少了 35%。下面我们来深入观察其他哪些行业同样遭遇下降：
2020 ～2025 年，Indeed 上发布的销售、银行与金融、营销及软件开发等职位数量。
与 2020 年相比，2025 年各个领域的招聘数量变化：
全部职位：增长 10%；
银行与金融：减少 7%；
销售：减少 8%；
营销：减少 19%；
软件开发：减少 34%。
酒店和旅游业的职位空缺也下降了 18%。
总体而言，软件开发者的工作职位空缺数量出现了最大的峰谷震荡。2022 年，其他领域的招聘人数均未像软件开发那样猛增两倍以上，只有银行业表现出同样明显的增长。与此同时，过去 2、3 年来，软件开发领域的招聘人数降速也比其他行业都要快。
那么，自 2020 年以来，哪些领域实现了增长？
自 2020 年以来，职位需求有所增长的行业。
与五年前相比的增长率分别为：
建筑业：增长 25%；
会计：增长 24%；
电气工程：增长 20%；
全部职位：增长 10%。
为什么软件开发的人才
需求有所下降？
数字不会说谎，与开发者相关的开放职位数量确实大幅下降，而可能的原因有以下几点：
利率变化是大部分下降的根本原因。零利率的终结成为 2022 年以来影响整体经济形势的最大因素，具体表现为风险投资资金和招聘需求的大幅下降，也直接导致大量科技初创公司无法发展、甚至难以生存。
但这并不能解释为什么微软、Meta、亚马逊和谷歌等利润丰厚的科技行业巨头同样放慢了招聘速度，更无法体现为什么近年来科技行业纷纷举起大规模裁员的砍刀。
科技行业对于突发事件的反应，似乎比其他任何行业都更为撑死。自 2022 年以来，还没有哪个行业像科技行业这样疯狂招聘——而且在 2024 年至 2025 年，也没有哪个行业削减招聘数量。这里，我们将其与新冠疫情期间第二大热门招聘行业进行比较，即银行业和金融业。
2020 年至 2025 年，银行业及金融业与软件开发领域的招聘趋势比较。
招聘热度放缓的部分原因在于，疫情期间科技企业招聘了过多员工，因此其在一段时期内人手充足。也正因为如此，与整个经济领域的招聘需求相比，开发者职位和银行业职位在近期都出现了显著下滑：
2020 年至 2025 年间，全部发布职位与软件开发发布职位的比较。
生成式 AI 冲击——有没有影响？大家都知道，编码是大语言模型真正发挥作用的重要领域之一。而且这也并不让人意外，毕竟编程学科似乎就是为大模型的天然属性所量身定制的应用场景。
编程语言比人类语言更简单。
编码领域拥有比远超其他领域的高质量训练素材，这些内容正确且能够按预期运行的源代码能够为大模型提供宝贵经验（这在很大程度上要归功于开源项目和 GitHub）。
编码应用天然不容易出现幻觉——大模型目前的核心问题，就是会频繁出现幻觉。但编码应用能够很好地规避这个短板：
开发人员能轻松发现并修复幻觉，或者忽略掉不正确的补全建议；
编码代码并运行自动测试，能够消除相当一部分幻觉，而且这个步骤也可以自动化；
相比之下，其他行业的从业者难以立即发现幻觉，也缺少能够自动捕捉幻觉的工具。因此，大模型在日常工作中的普及速度远比其他任何行业都要快。
AI 工具在开发者群体中的普及度极高：去年，《软件工程师的 AI 工具：现实检验》调查发现，约 75% 的工程师表示在工作中用到了某些 AI 编码工具。
科技企业是否因为生成式 AI 工具能够替代部分生产力需求，因此才减少了对人类工程师的招聘？这种逻辑虽然过于简单粗暴，但确实已经有部分企业开始采取“观望”态度，在收集更多数据的同时放慢招聘速度甚至暂时停止招聘。
换个角度讲，某些企业认为工程开发能力不再是制约业务发展的瓶颈。根据今年 1 月的报道，Salesforce 将保持软件工程师人数不变，其发现 AI 工具将公司生产力提高了 30%。Salesforce 希望依靠 AI 生产力扩大宣传效果，并将原本的预算用于额外雇用 1000 名销售人员，加大力度推销其开发的 Agentforce AI 新产品。
也就是说，AI 带来的生产力提升真实存在：Salesforce 的软件开发速度可能已经超过了销售速度。既然 Salesforce 需要雇用更多营销人员推广自己的产品，那明显是因为其已经极其强大的现有分销网络与合作伙伴关系“不够用”——当然，也可能是因为 Salesforce 的新产品跟之前的业务定位不合。
在 2021 年至 2022 年的过度招聘之后，企业内的工程师数量是不是太多了？这段时期确实是有史以来热度最高的就业阶段，企业纷纷以创纪录的速度争夺人才。但 2023 年开始，大规模裁员就已经启动。如今的招聘放缓，很可能表明企业在 2022 年仍存在大量“过剩员工”；或者说企业觉得之前的招聘节奏太快了，现在应当有所收敛。
是不是小团队效率更高，所以在刻意控制规模？应该不是，下面就是两家工程团队规模不大，但同样放缓招聘的公司：
Linear：25 名工程师。超过 1 万家企业使用其产品，包括 OpenAI、Retool 和 Ram。Linear 是故意在放缓招聘速度，而且到目前为止似乎成效不错。
Bluesky：13 名工程师。这家社交媒体初创公司拥有 3000 万用户，但团队规模却非常非常小。与 Linear 一样，Bluesky 的人员扩张速度缓慢，但效率极高：他们的 Web、iOS 和 Android 应用程序使用同一套代码库，最初由一名开发人员构建而成。
那我们是不是正走向新的运营时代，即一、两名工程师就足以完成产品构建？这种可能性跟大模型无关，而更多源自 TypeScript 这样的语言能够跨越前后端运行（例如在后端使用 Node.js，在前端和 Web 上使用 React 和 React Native）。当然，大模型也将不同技术栈的准入门槛降低到了前所未有的水平。
但 Indeed 的招聘信息毕竟不是完全准确的数据。比如更多企业已经不再将 Indeed 作为首选的职位发布平台（特别是软件工程职位），或者说 Indeed 没有、或者无法从其他网站上抓取这部分招聘信息。
例如，Indeed 共列出了微软的 663 个职位，但微软自己发布的职位中光是带有“软件”字样的就超过 1000 人。另外，我也很难在 Indeed 上找到 Workatastartup（Y Combinator 的招聘网站）等站点上发布的初创职位。
从这个角度看，Indeed 公布的数据在统计方向上应该没有问题，市场对开发者的需求确实有所下降。但这些数据并不足以体现初创公司的招聘情况，而且可能也无法准确反映科技行业巨头们的劳动力需求。
网友怎么看？
这些数据在 Hacker News 平台上引发了激烈讨论。
有用户认为，这种情况不必过于恐慌，因为不只是软件行业，其他行业也都面临过相同的情况：
“某一行业的高薪导致学习相关专业的学生数量增加；当这些学生在学习几年后同时进入就业市场时，由于新的申请人数过剩，他们的就业前景和薪水会变得更糟。”
一些规模较小国家或者地区的就业市场很大程度受到政策和科技巨头公司经营状况的影响。有网友举了一个瑞士苏黎世 IT 市场的例子。
“苏黎世 IT 市场在疫情后就差不多消亡了。在谷歌宣布裁员后，它就很难存活下去了，因为当地的 IT 市场相当小，而谷歌是这里的大型雇主。 当时发生了两件事：第一，谷歌裁员引发了恐慌：谷歌是苏黎世 IT 行业的巨头，它一裁员，其他公司就慌了，以为谷歌知道什么内幕消息，也跟着冻结招聘，但其实谷歌裁员只是因为自身原因；第二，量优秀人才涌入冲击了市场：被谷歌裁掉的工程师都很厉害，他们一下子涌入苏黎世这个本来就不大的 IT 市场，竞争就更激烈了。 2023 年非常艰难，但从那以后情况变得好多了。”
还有人认为，目前就业职场如此严峻，和风险投资机构也有一定关系。在该网友看来：现在风险投资（VC）行业有点乱，主要是因为钱太多，好项目太少，导致大家都想赚快钱，没人愿意长期投资。
“像 a16z 这样的大 VC 公司，投资人员流动性很大，他们不会在一家公司待太久，所以不太关心长期回报，只想着赶紧赚一笔就走。 如果一个投资人在 4 年内赚了 10 倍，他就会跳槽去当合伙人（GP），然后继续寻找下一个赚快钱的机会。即使这些人 10 年后退出 VC 行业，他们之前的投资也基本都是失败的。 现在有太多 VC 资金在追逐少数能赚大钱的项目，导致 2019-2022 年间出现了大量初创公司，但最终大部分都会倒闭。”
更有人认为，事实上，很多大的投资者都有一种赌徒心态。互联网泡沫、抵押贷款泡沫、科技泡沫、区块链泡沫，以及现在的人工智能泡沫，这些泡沫背后都有一个共同点：大投资者为了弥补之前的损失，拼命追求高回报，就像赌徒想翻本一样。
这些投资者总想着投出下一个谷歌或 Facebook，但他们忽略了这两家公司广告模式的特例性——广告可以在不增加太多成本的情况下快速提升利润，而大多数行业或者公司并不具备这种特性。
这种疯狂的投资行为毁掉了许多原本可以稳步发展的中型企业。这些企业拿到大量资金后，盲目扩张，试图成为下一个巨头，但最终因为无法承受压力而倒闭，因此市场上会有那么多岗位消失也就不足为奇了。
展望未来
数据显示，2023 年受大小裁员的影响，软件工程师数量在过去 20 年间首次下降。
2023 年，软件工程师数量首次经历下降。
预计今年科技行业恢复增长的可能性不高，而且即使有也必然远低于 2011 年至 2021 年期间的高增长阶段。这背后的原因可能有以下几点：
规模较小的工程团队往往效率更高。这是比较乐观的角度。即大模型会显著提高个人和团队的生产力，从而拉动整个行业出现更多工程团队、更多的初创企业，同时推动传统公司将外包开发业务转移到内部。
行业停滞不前 / 萎缩。如果从悲观的角度来看，随着软件生产成本持续降低，市场对工程师的需求会越来越少；而生产力的提升意味着在同等人手的情况下，企业能够产出更多软件成果。但情况应该不会如此，毕竟如今的开发试错成本远低于过去，而且世界上还有很多领域缺少高质量的软件——做针对性开发对于各个行业来说都代表着巨大的商机。
大模型让非开发者更容易掌握开发能力：
A) 提供“自然语言生成可用应用程序”服务的初创公司激增。以低廉预算向非开发者们提供软件开发服务，一直是门划算的生意。大模型现在可以让“软件开发普及化”成为为现实。Replit 一直在为此而努力，Lovable.dev 和 Bolt.new 等快速增长的 AI 初创公司也正是瞄准了这条赛道。
B）非开发者开发的软件，将为专业开发人员创造更多机会。可以设想这样的情况：在 AI 的加持下，能够参与软件开发的非专业人员数量增加十倍甚至百倍，届时几乎人人都能在 AI 工具和智能体的协助下投身其中。届时，真正成功并能够赚钱的项目可以腾出更多预算来细细打磨开发过程，这又反过来会增加对“接管”AI 生成代码、修复并改进软件的开发者的市场需求。对于具有创业精神的开发者们来说，这样的未来显然值得期待。
最后，大模型的普及应该就是引发软件开发者职位减少的主要原因：随着对 AI 工具生产力的炒作甚嚣尘上，大企业不确定自己还要不要继续保持快速招聘，转而放慢脚步选择“观望”。
而初创公司则发现，规模较小的工程团队往往效率更高，所以刻意放慢招聘也没问题——Linear 和 Bluesky 就是在这样避免体量快速膨胀。他们会先观察合适的个人，再尝试引入内部；而非先决定招聘，再看新员工到底能干什么。
既然大、小两类企业都会放慢招聘节奏，那么相对消极的软件开发需求态势恐怕一时之间无法扭转。而唯一的希望就在于：非开发者会使用 AI 工具创造出多少新软件？这些新成果又能消化掉多少负责修改和维护的专业开发人员？
https://blog.pragmaticengineer.com/software-engineer-jobs-five-year-low/
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