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。