秋の採用アルゴリズムの求人票は空に届くでしょうか?大手メーカーの技術職は7割減！

毎年秋採用は厳しいですが、今年も秋採用の季節がやってきました。

大手工場が 2023 年卒業生向けの秋のキャンパス採用情報を発表し、卒業生は忙しくなり始めています。

#インターネット上で大量の人員削減が行われたため、今年は本当に難しいと言わざるを得ません。

アルゴリズムポストが複雑すぎますか?

コンピュータ サイエンスを専攻する卒業生にとって、アルゴリズムのポジションは基本的に「高給与」と同義です。

# しかし、近年非常に人気のある AI の方向性により、アルゴリズムの立場がそれに対応できていないようです。 Zhihuに関する質問もまた、「入る価値はあるのか？」から「供給が需要を上回っている」、「神々の黄昏」、「灰に包まれて全滅」、「自動車事故と人々の死亡」、「中心部の爆発」に至るまで多岐にわたる。地球」という言葉は年々誇張されていきます。

# まずは大手メーカーの秋採用発表を見てみましょう。

アリ:

##Baidu:

##これらの秋の採用発表を見ると、それは表面的ですか? 見えませんまだ問題はありません。

教育省の統計によると、2022 年の大学卒業者数は 1,076 万人に達し、前年度よりも増加すると予想されています。前年にはさらに167万人が増加し、規模と増加数は過去最高に達した。

#実は、難しい理由は卒業生の急増だけではなく、以下のような要因も考えられます。

#まず、採用定員の変更です。

一部のネチズンは、バイトダンスの2022年の秋採用には8,000人のhc（人員、割り当て）があるが、今年はわずか3,000人で、60％減少していると述べました。

美団は昨秋に1万人のhcsを採用したが、今年はその数が半分に減り、残ったのは約5,000人だけだ。

Baidu の昨年の hc 数は 8,000 人、今年は 2,000 人で、これは 4 分の 3 の直接削減です。

#採用枠が激減したこれら大企業に加え、今年は秋採用チャネルをまったく開設していないインターネット企業もある。

#たとえば、Tencent は、今日の時点で秋の採用活動に何の動きもありません。もう一つの例は、拼多多の一部の技術職については、今年は秋季公募を一切行わず、内部推薦枠のみを設けることだ。

#大手企業の中には、hc が虚偽であると発表している企業もありますが、実際にはそれほど多くの人を採用していません。

#2つ目は、秋採用のリリース時期の変更です。

# 例年、アリババは7月頃に秋の採用発表を発表していました。たとえば、アリババは昨年7月17日に2022年の秋採用を発表したが、今年は8月末に延期された。

ネチズンのコメント

ネチズンも、秋の技術職採用の現状が楽観的ではないことを概ね認識していた。

Zoom でアルゴリズム エンジニアとして働くあるネチズンは、「秋採用の履歴書の選考を手伝いました。履歴書は 3 桁、履歴書は 1 桁です。」

現在、ハルビン工業大学でコンピューターサイエンスの修士号を取得するために勉強している一部のネットユーザーは、「秋の採用活動を直接体験している」と述べた。 「大規模工場の技術職は7割減り、競争率は2倍になった。同様。学歴による雇用情勢は年々悪化している。」

一部のネチズンは、「アルゴリズムがどれほど難しくても、これよりも優れています。ほぼ 100 倍簡単です。」と述べました。

#要約すると、非常に複雑なので、オファーがある場合は、まず参加してください。

「今年も去年も崖っぷちの難しさです。」

一部のネチズンは冗談めかしてこう言いました。「芝湖で最も疲れている二人は、おそらく北伐軍の諸葛孔明と秋照市のアルゴリズム担当者でしょう。」

同時に、大規模工場でも従業員の一時解雇が行われています。

履歴書人材が不足しており、アルゴリズム職の初任給は 30,000

ネチズンの観点からは、アルゴリズム技術職の採用は比較的悲観的ですが、少し前のレポートでは別の状況が示されていました。

最近、職場ソーシャルプラットフォームMaimaiは「人工知能トップ人材データイラスト2022」を公開しました。

#レポートによると、人工知能業界では、アルゴリズム エンジニアの新卒者の初任給は 32,000 ドルで、アルゴリズム エンジニアのほぼ 90% が修士号を取得しています。そして博士号。人工知能の人材のほとんどは 985 の大学の出身で、清華大学が 1 位、北京大学が 3 位となっています。

さらに、データは、音声認識、自然言語処理、深層学習の 4 つの技術的方向性において、人材の供給と需要の比率は、それぞれ 0.49、0.49、0.48、0.38 です。その中でもコンピュータビジョン人材の需給率は最も低く、人材不足が深刻です。

#レポートによると、技術職の中で、NLP、DL、CV、音声認識が上位にランクされていることがわかります。依然として供給過剰です。

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