随着人工智能的兴起，以色列的毕业生难以找到技术工作

快速阅读: 《地球》消息，耶胡瓦·尼尔（27岁，耶路撒冷人）近期从开放大学获得计算机科学学位，但因需相关经验而难找工作。调查显示，软件开发经理面临最大AI威胁，其次是开发人员和架构师。初级程序员尤其受影响，因公司担忧其与AI协作技能不足。里赫曼大学则通过与业界合作，开设结合学术与应用培训的新课程以应对挑战。

耶胡瓦·尼尔（27岁，来自耶路撒冷）大约两个月前从开放大学毕业，获得了计算机科学学位，并认为市场正在等待他。在学习期间，他在Checkpoint和一家初创公司担任数据分析师和系统管理员职位。他的有些同学找工作的时间甚至更长。他说：“感觉本科毕业生能获得的工作机会很少。”尼尔还表示，提供的工作需要有先前的行业经验。“要求至少两到三年的相关工作经验，最好有人工智能背景。”但是获得这样的经验并不容易。他说：“你需要处理大量的数据，而这些数据只有公司才有。你投递简历后，招聘人员通常不会回复。他们在领英上发布职位后，通常在一个小时内关闭，因为已经收到了足够的简历。”

这可以理解；当人们找不到合适的工作时，他们可能会投递不完全适合自己的职位。然而，他表示，在某些领域，组织仍难以取代人类开发人员。例如，在测试方面，只有21%的经理承认实现了自动化；项目管理（10%），基础设施管理和开发工具（DevOps）也仅占29%。“当被问及是什么阻止了管理者引入AI引擎时，主要的顾虑与代码的质量和准确性（58%）、法律考虑（44%）以及数据安全问题（42%）有关，”莱夫科维茨指出。“这意味着开发部门仍然不完全信任生成式AI，因此也不能将其委托给初级人员。我们看到一些公司不允许初级人员使用AI，因为他们担心劣质代码可能会被集成。因为整个开发部门的基础正在发生变化，他们正在优化短期目标。如果像Checkpoint这样的公司在过去会组建面向未来五年的管理团队，那么在当前一切都在变化的环境中，组织今天无法承担这样的成本。”

根据调查，软件开发经理面临最大的被AI取代的风险，其次是软件开发人员和软件架构师。产品经理相对受到AI革命的影响较小，其次是技术工具开发者和数据科学家。为什么中级开发经理尤其处于危险之中？莱夫科维茨解释说，如果AI引擎承担了大部分代码开发工作，开发人员和工程师将被“升级”为某种产品管理人员或软件架构师。“工程师需要专攻问题解决、系统思维和架构规划，”莱夫科维茨说。“他们需要有能力做出关于设计和用户界面问题的决策，参与产品开发，并优先处理任务。”

根据莱夫科维茨的分析，目前初级软件程序员处于劣势，因为公司犹豫是否雇佣他们，担心他们缺乏与AI协同工作的技能。但并非一切都失去了：“我妻子是一名建筑师。她学会了如何设计建筑，但从没有亲手砌过砖。另一方面，软件架构师接触过代码。很快，我们将达到一个阶段，程序员可以通过基于AI的培训逐步成为软件架构师。与其给从未驾驶过飞机的初级人员一架F-15，我们会从让他们驾驶Piper开始。”

招聘初级人员是不经济的超过20年来，米丽亚姆·什蒂尔曼负责管理医疗算法公司Algotec的运营和筹款方面的工作，面试了数百名数学家、工程师和AI专家。如今，她是Tal Ventures的合伙人，这是一家投资数十家公司的风险投资基金，侧重于深度科技。什蒂尔曼表示，招聘和培训初级人员的基本机制正在经历重大变革。“在过去，由于工程师短缺，他们会雇佣出色的初级人员，之后在人才池耗尽后，从大学招聘普通初级人员，再后来是从学院招聘。他们加入企业后，每年的薪水会增加15%-30%，反映了组织对他们的投资。到了一定程度，培训成本可能达到一名有经验工程师薪水的五分之一，因为团队中五分之一的时间——团队领导、软件架构师——会被用于培训那个出色的初级人员。结果证明这是不经济的，因为初级人员通常会在两到三年内离职。”

“10X工程师”是行业术语，指经验丰富且备受追捧的工程师，他们的工作效率是平均水平的十倍。“这些人过去帮助工程师和经验不足的初级人员完成简单且常显乏味的任务。那些10X工程师会指导他们并分享他们的经验，但现在不再需要这样做了。10X工程师现在变成了100X，无需浪费时间在培训和指导上。”什蒂尔曼认为这种快速变化主要体现在新一代公司：“我们不会一夜之间看到成千上万的工程师被解雇，”她说。“但是新创公司已经在软件开发方面变得更加精简。有人开始新公司时，不再需要一次性雇佣五个高质量、经验丰富的工程师——这是一个昂贵的资源。一个配备了所有必要工具的开发人员可以产生大量的代码。”

许多人将AI比作工业革命；这项技术会伤害一些工作，但总体上会为该行业增加大量工作岗位。“我不会将这里发生的事情比作工业革命。这更像是第二次印刷革命，即引入数字印刷并淘汰排字工。”什蒂尔曼认为AI的主要影响在于各种语言的代码编写，而在诸如工具开发、代码维护、机器学习模块开发或云应用等边缘开发领域的应用较少。她建议专注于数据工程或将AI应用于特定内容领域，但她主要承认表达能力，尤其是口头和书面表达能力，变得非常重要：能够用流畅的英语制定全面的提示并提供正确的上下文。“编写代码实际上是写文本，这就是AI发挥作用的地方，但这意味着即使是软件架构师、资深人员和非常有经验的开发人员，现在也可以返回并用任何语言编写代码，甚至是中文。”

行业高管的警告和毕业生面临的困难引发了关于学习计算机科学是否值得的疑问。尽管如此，它仍然是学术界最热门的学习项目之一，至少直到最近，它一直被认为是进入有前途技术职业生涯的主要途径。里赫曼大学Efi Arazi计算机科学学院创始院长尚·舒肯教授认为，不必学习计算机科学也能在高科技领域工作。他说：“你可以学习数学、物理、统计学或生命科学；所有这些都为就业市场提供了良好的准备。如果你想的话，你也可以学习戏剧，如果你也参加编程和算法课程。具体科目不那么重要——更重要的是大学的质量、教师水平以及视野的开阔。”

然而，里赫曼大学并未坐视不管。它还与业界合作开发新的应用学科。该大学最近成立了谷歌和里赫曼科技学校，提供学术课程与应用培训相结合的课程，例如基于人工智能的系统开发、软件开发、数据挖掘等，可以在六个月内快速而密集地完成培训。“我们成立这所学校的其中一个原因是，我们不知道十年后的学术界会是什么样子，也不知道是否可以同时提供模块化的‘微学位’，这些学位可以根据需要组装和拆卸。”舒肯说。“这所学校已经成为我们测试新职业培训想法的实验室。”

他补充说，到2023年，里赫曼大学近90%的毕业生已经在行业中找到了位置，但他并不否认初级失业现象的存在。“这一现象始于两年前，并随着时间的推移而恶化。无可否认，初级职位的人处于不利地位：首先，由于雇主不愿意雇佣初级职位的人，其次，因为整体劳动力需求下降，市场自然更青睐有经验的人。”

(以上内容均由Ai生成)