于晓春：大厂裁员潮叠加AI爆发的2023，学IT还能起薪8000吗？

互推小编 2024-03-25

复杂就业形势下，考研名师张雪峰关于“报新闻学专业就打晕”的言论激起千层浪。

考研、考公热度持续不减，就业难、学历贬值的现实与网上流传的各种“天坑专业”段子，都影响着无数学子和家长的选择。

在中国互联网行业最蓬勃发展的时段，高就业率、高起薪的IT职业教育曾是许多985、211之外的学子改变命运的选项之一，然而，今年3月以来的大厂裁员潮，又影响了许多学生的心态，乃至影响到相关学校的生源。

另一方面，在人工智能蓬勃发展，中国产业数字化逐步进入下半场的时点，相关IT人才缺口仍然高达1100万。在千锋教育上海校区校长于晓春看来，虽然学生信心在疫情后受到了一定影响，但用人单位的实际需求并没有大幅减少，既懂业务、又懂IT的双栖人才更加稀缺。如果只是想逃避就业压力，那去卷考研、考公，还真不如学一门技术。

以下是科工力量对IT职业教育机构千锋教育上海校区校长于晓春的采访实录：

于晓春（受访者供图）

科工力量：当前的就业形势比较复杂，一方面，很多互联网大厂都裁员，另一方面，经济不好往往驱使年轻人自我提升；你们身处行业当中，与学生、学校、企业等多方面都有交集，能否综合谈谈观察和感受？

于晓春：感受非常明显，当前的就业形势确实比较复杂，今年以来，许多互联网公司相继宣布裁员，某些企业都公开表示要裁减10%—20%的员工。这无疑给相关专业的应届生带来压力，也让在职员工的心态变得保守与不安定。另外在经济下行压力增大的环境下，企业招聘预算缩减，导致整体的招聘需求下降，应届生面临的竞争变得更加激烈。

我们现在会发现好多大学生考研、考公，职场人专升本，相关的培训机构也成了爆款。这里面不排除有一部分学生是为了逃避工作难找，仅仅为了推迟自己的就业压力。

我们也经常跟学生说，如果你考公或者考研真的有明确目标，那很好，如果是逃避，倒不如去学一门技术，因为学会技术就业以后，会比那些考上研的人可能多出两年到三年的工作经验，如果是在行业的头部企业，收入不比研究生差，再去选择读在职研究生，反而是更好的选择。

大厂裁员确实会影响IT行业的就业市场，但并不代表学习IT技术没有前景，大厂裁员主要影响大厂内部和周边企业，对整个IT行业的影响有限。事实上，IT技术仍然是一个高度需求的领域，尤其像上海这样的一线城市，各类资源相对很集中的地域。过去是信息化时代，如今是数字化时代，无论是金融、零售、制造、医疗、能源还是其他领域，都需要IT技术支持。根据斯通维森咨询报告，2022年中国IT服务业市场规模将达5600亿，市场容量很大。数字化时代对数字技术人才需求更大。如Web、Java、大数据、人工智能、云计算、物联网等领域的人才需求仍然较大，甚至有些在快速增长。

根据智联招聘报告，2022年，人工智能方向的工作岗位将增加200%，大数据方向将增加150%。单一技能人才面临“网约化”风险，“T型人才”需求增加。也就是说，仅懂前端技术的人才，需求增速放缓；但前端+人工智能、前端+产品经理的人才需求旺盛。广域、深度技能的人才更抗风险，高端技术公司招聘力度不减，熟练掌握最新技术的高端人才仍是企业的挖角目标。

还有一个现象，从我们实际接触的学生来说，今年特别明显的是，去年疫情期间大家对于找工作或者进大厂的期望值越来越低了，很多人就表示想优先选择离家里近一点的城市，我们千锋教育在全国大概有20多个城市都有布点。今年上半年一线城市对技术人才的吸引才有所回暖，毕竟一线城市拥有稀缺的行业高价值资源，并且资源相对集中，人才需求依然较大。

从学校的角度来讲，除了提供专升本和考研机会之外，他们也都在积极面对一些新领域，比如人工智能、云计算、物联网等，很多大学已经开设了相关的课程和专业，其实他们很早就开始布局了，但实际上对很多企业来说，能够获得拥有成熟开发经验和行业业务经验的复合型人才是他们首选，对很多刚毕业大学生来说，可以通过技术先进入这个行业赛道里，通过2—3年行业经验提升自己综合工作经验是一条很不错的路径。

科工力量：之前有争议说年轻人不愿去工厂，宁愿送外卖或者开网约车，但从事这样的工作很难带来技能的提升，您如何看待这个问题？

于晓春：年轻人不愿去工厂主要是因为工作环境差、工资不高和技能提升空间小等原因造成的，这并非年轻人的错。制造业企业要想吸引年轻人，需要改善工作环境，提供更高工资和更好的职业发展路径。其实也正好说明我们的制造业数字化转型的确不如零售、餐饮、金融等服务行业发展得快。

网约车也好，外卖也好，实际上是中国移动互联网或者说数字经济发展到现阶段的产物。数字技术对不同行业的提升或赋能是参差不齐的，发展最快的行业依然是金融、零售、餐饮等服务行业。从比例来看，中国数字经济不是走得最快的，2022年信通院《全球数字经济白皮书》显示，发达国家数字经济占GDP比重为 55.7%，德国、英国、美国数字经济占GDP比重均超过65%，而中国这一数字刚刚超过40%（国研中心王微，2023年3月在中国发展高层论坛2023年年会上的演讲），一定程度上也是因为对比这些发达国家的经济结构中，中国的制造业占比更高，制造业的数字化是更难啃的骨头，相对金融和服务业来说，制造业场景更多，也更碎片化。

相对来说，这些数字化水平走在时代前列的行业，也获得社会融资等更多的资源配置，所以对年轻人来说，进入这些行业也算能够分享技术升级红利，获得更高的“性价比”。就拿我们上海校区来说，近年来看，金融领域的企业来招人，我们在上海培养的学生很容易被整班整班的要。起薪最低8000，有1年左右工作经验的话，平均薪资可达到12000的水平。

换句话说，如果制造业数字化水平能够整体提升，大部分人去工厂并不是拧螺丝，而是参与从事真正的智能制造，在工作环境和待遇及技能提升上对年轻人也会有吸引力。目前国家也在积极推进制造业的产业升级，这方面工作的空间很大，人才也很稀缺。考虑到送外卖和开网约车等工作面临技能提升空间小的问题，制造业工作一般更长期稳定，我会建议年轻人通过学习一门技术，选择有一定技术门槛，通过行业经验逐渐增加，可以找更大提升自己就业空间的岗位。

科工力量：年轻人如果想选择能够不断有发展的岗位，成长路径怎么规划呢？

于晓春：我觉得你首先要瞄准基础数字技术岗位，进入岗位以后，不断通过学习来提升自己的技能，特别重要的是，要加深对行业和业务的理解。

现在最稀缺的是既懂业务也懂技术的交叉人才，我们在实践中发现，很多30岁以上的技术工程师在企业里是骨干，如果他们还有一定的业务等能力，能够把业务上的问题抽象出来，用数字化的手段加以优化，在企业里发展空间会很大。

所有行业都是一样的，未来最需要的人才一定是复合型人才。所以在我们的教学实践中，除了培训IT技术以外，还会给学生上一些职业素养课，比方说，针对技术岗在企业中经常会遇到的与产品部门及其他部门协调时的问题，我们会提供表达能力训练，我们也会请一些已经毕业的老学员给大家去讲解实际工作中面临的行业开发环境中业务层面是什么样子，分享对整个行业和产业逻辑的理解等等。

很多企业也跟我们分享说，实际上技术是一个敲门砖，我们的学员进企业后，一般是从开发岗起步，后续要提升收入也好，提升能力也好，基本上三年以后纯技术就不是太重要了，或者说技术成了辅助，最重要的是对行业的理解，行业经验变得更加重要。假如你对行业的理解能力特别好，开发岗收入可能会是之前的三倍甚至以上。

科工力量：是否会转产品岗或者管理岗？

于晓春：有的，甚至即便在技术岗，也可以从普通的开发转成架构师，对客户整体诉求的理解更清晰的话，就可以去做框架，甚至从专业角度给客户一些建议，比如某个模块该怎么样去处理，这种技能要远远比纯技术技能受欢迎，这种复合型人才未来一定是稀缺的。

我们现在接触的一些其他行业来咨询数字化，比如国企明确要求一把手责任制，即使一把手没有技术能力，最起码要求有一位推进数字化的核心骨干成员懂技术。之前我们一直说“信息化时代”，可能只需要一些应用软件就可以了，现在是“数字化时代”，基础技术人才需要对数字技术如：Web、Java、人工智能数据分析、大数据、云计算、物联网等技术要熟练掌握或基础了解；对于更高管理层可能还要能在数字环境下组织变革、人力资源管理、供应链管理、新产品以及数字安全策略等数字运营方面能力提升，甚至要有把数据变成产品，数字产品变成数字资产的运营能力。

以这样的要求来看，在数字经济环境下，不论是在提升企业管理决策层面还是在加速数据要素流通层面，技术人才的发展空间要比其他不懂技术的人要高很多。反过来说，很多财务、人力资源、市场营销、产品研发等很多管理者，都在学习一些数据分析、大数据以及其他开发类技术。我们在线学习课程每年咨询量都在大幅度增加，咨询人员大都是在职人员。

人工智能数据标注员工作场景

科工力量：插一个问题，我们制造业数字化升级的节奏比金融和服务业慢，原因在哪里？

于晓春：除了刚才谈到的场景复杂性问题，还有投资门槛，做数字化的资金需求还是比较高的，大的互联网平台企业、大的制造业企业和金融机构有这样的实力，但是对那些中小型企业就形成了很难越过的门槛，再加上制造业又很泛，细分领域很多，如果某个细分难以形成规模效应，以较大投入去做数字化难以有回报。所以应该由一些大企业来做产业数字化的组织者和公共产品提供者，中小企业在已有平台上做应用层面和快速反应、匹配用户的东西。

现在有很多已经成熟的大企业，就会扶持自己的下游，第一巩固自己在生态中的地位和关系；第二也把自身能力复制给整个生态，提升整体竞争力。现在产业联盟对中小企业的扶持还比较弱，基本上都靠各个产业链的头部、链主。

科工力量：这种扶持包括人才供应链吧？在2021年，职业教育“赛道”有一波融资高峰，但是2022年稍微降温。同时，很多投资方也是基于自身各种实际需求，布局自己的人才供应链，着眼于推动自身的良性循环。

于晓春：2021年，职业教育行业确实迎来了一波融资热潮，很多职业教育企业获得了较大规模的融资。但2022年起，这种热度明显降温，融资规模和频率都有所下滑。这主要是由于投资者观望心态的加强，以及行业内部分企业的业绩未达预期。不少投资机构和资本确实也是出于自身的人才需求考量，而布局职业教育行业。特别是一些面向产业链下游的投资方，他们投资职业教育，一定程度上是要建立人才供应渠道，以满足自身企业用工需求。当产业链和用工环境发生变化时，这部分投资可能会受到一定影响。同时，一些投资机构投资职业教育企业也面临投后管理和退出机制方面的难题。传统的PE/VC模式不太适合职业教育企业，这也会对融资造成一定影响。

我个人觉得传统的投资模式，可能不太适合教育，因为资本需要快速产生收益乃至生成利润，对教育行业来说这确实很难。我在行业里已经15年，我很清楚，我们以及一些其他好口碑的品牌，都是经过10年以上才相对成熟，很多的工作是要一点一点抠出来的。这不是靠资本投入一下子就能爆发出来的，职业教育里面IT教育真的是交付很重的一个行业，他不像是考试、考证等职业教育交付相对简单，我们对应的是就业，企业只认学员真实的技术操作能力，因此我们这种零基础的线下课其实教学交付场景很重。我们讲师面试的通过率只有2%，我们对讲师要求不仅是技术要牛，同时会讲大白话要让零基础的学生也能听得懂，而且要有教育情怀有责任心，这样才能保证我们学生的高质量就业。

科工力量：有没有就业率的数据？

于晓春：学生就业率是我们考核老师的指标之一，在疫情前，我们的（毕业）6周内就业率基本达到100%，疫情后有一些影响，但总体下滑不多。

科工力量：还是想问一下人工智能，当时ChatGPT开始火起来，这个因素有影响吗？

于晓春：影响比较大，现在很多论坛和社区有一些似懂非懂的说法，说人工智能可以替代编程，把好多本来想进入这个行业的学生吓坏了。

人工智能的发展确实有一定影响，比如部分工作岗位被替代，比如岗位工作内容的变化，但被替代的岗位或者工作内容，都是一些简单重复性的工作任务。新技术也给从业者带来了更大的提升空间，可以将更多的时间用于模型开发、特征工程、系统设计等高价值工作。

人工智能时代，IT从业者不但要精通专业技能，还需要掌握数理统计、数据分析、产品设计等广域技能。同时，软技能比如创新思维、复杂问题解决能力也会更加重要。我举个很简单的例子，作为一名项目经理，很多工作就是人与人之间的交流，匹配技术能力和客户诉求，不同水平的项目经理理解能力、沟通方式、处理水平都不一样，所以把ChatGPT想象可替代岗位相对比较难，可以理解为是一种比较好的工具。和过去发生过的其他新技术迭代一样，会出现一段时间非常夸张的一些消息和新闻，随着大家对它的认知理解逐渐清晰后慢慢热度就会回归正常了，但我们要承认它的出现确实是人工智能领域技术上很大的进步，也颠覆了大家对人工智能理解和认知。

从大环境看，数字化才是大方向和大概念，几乎涵盖了各行各业，人工智能是其中一个技术领域，有些报道数字人才今后的缺口能达到1100万。当然我们认为，这些人才不仅指的是狭义的开发人员，还有刚才反复谈到的复合型人才。

科工力量：这些复合型人才，其实从社会分工角度来说，学校应该是人才供应的主力，对吧？但可能目前学校还有一些问题？很多高校仍然以科研为导向，许多老师有科研任务，但科研需求跟产业需求是不一样的，这可能导致学校提供的人才跟产业需求脱节。

于晓春：高校现在已经也明确了，出现了应用型的本科。但是师资力量不足的问题，确实也一定程度上客观存在。当下，新技术正在爆发，一些新的应用技术需要老师去继续学习，很多大学也在做相应的技术人才培养方面的专业共建和专业群共建，我们也正在与一些高校合作，进行相关的共建合作。很多大学都开设了人工智能、大数据、物联网、网络安全、云计算等相关专业共建或者产业学院。在技术教学交付方面我们与大厂合作，共同赋能高校相关专业；在产教融合方面我们联合知名企业为学生提供一些相应的产业项目落地高校；未来在数字资产领域，我们也将与大学积极探索通过成果治理完成大学数字资产建设。

科工力量：还想问一下IT职业教育的生源情况。

于晓春：这里不得不提到数字经济下的数字化转型。数字经济已经被公认为是继土地、劳动力、技术、投资之后第五大影响生产力要素。数字人才缺口导致很多企业对人才基本要求就是能干活就行，也有高要求岗位比如超算工程师基本都是要研究生以上学历的。各个行业IT人才缺口都大，学习技术人员从大专生到研究生都有，也有非计算机专业学生来学习，这类学生大部分是有社会工作经验的。

从年龄段来看，20岁到30岁之间年轻人是我们的生源主力，企业在学历上每年也开始要求越来越高。早期开发岗不会太看重学历，那个时候给人感觉只要能吃苦就能从事编程，所以学开发是穷人家孩子逆袭之道似乎也成了当时社会公认现象。从移动互联网崛起开始这个一边倒情况就不存在了，不论是社会还是教育对IT职业有了新的认知。而且从“码农”到“精英”的称呼，也预示着有些机遇上的变化。

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