由于AI发展、经济压力和行业变化，入门级开发职位减少。新人需掌握AI技能，重视基础知识，建立公共作品，并调整期望。拥抱AI，培养批判性思维，新人仍可在动荡中开辟有希望的职业道路。
译自：What’s Happening With Entry-Level Development Jobs?
作者：Alexander T. Williams
几十年来，软件职业生涯中最安全的第一步是初级或应届毕业生开发人员的角色。但在 2025 年，这一步变得摇摇欲坠。GenAI 编码助手、谨慎的企业预算以及大规模裁员带来的大量经验丰富的人才共同作用，减少了真正的入门级职位的数量——而与此同时，创纪录的毕业生和转行者正试图涌入这个行业。
本文探讨了市场是如何走到这一步的，为什么这很重要，以及至关重要的是，新人如何才能在快速发展的行业中开辟空间，这个行业奖励那些与需求走向一致的人，而不是过去的需求。
入门级开发人员就业市场的现状
数字说明了一个严峻的现实。2025 年 5 月的一项分析显示，美国最大的 15 家科技公司对应届毕业生的招聘人数自 2019 年以来下降了 50% 以上，许多团队将人员编制转移到有经验的中级人才身上。初创公司也帮不上什么忙：根据同一 SignalFire 数据集，它们 2025 年的技术招聘中只有不到 6% 的人是直接来自大学或训练营的。
将 AI 视为盟友而非竞争对手的毕业生已经脱颖而出。
更广泛的劳动力状况也反映了这一趋势。美国应届毕业生（22-27 岁）的失业率在 2025 年 3 月达到 5.8%，这是自 2013 年以来的最高水平，明显高于整体劳动力 4.2% 的失业率。实习职位发布是招聘意愿的早期信号，比 2024 年同期下降了 11%，并且“远低于” 2022 年和 2023 年的水平。
在美国以外，这种模式也在重演。在英国，入门级职位发布自 ChatGPT 于 2022 年首次亮相以来暴跌了 31.9%，使得初级职位仅占所有技术空缺职位的四分之一。在印度，IT 招聘同比下降 7%，许多大型外包商已经暂停了校园招聘。
矛盾的是，对经验丰富的专家的需求依然强劲。最新的劳工统计局预测仍然预计到 2033 年，每年将有 大约 356,700 个计算机和 IT 职位空缺，其中软件开发人员、数据科学家和网络安全分析师的职位空缺将出现两位数的增长。市场并没有消失。但它已经倾斜了。
为什么入门级招聘在减少
人工智能进入初级职位
生成式 AI 现在可以起草样板 API、编写单元测试、将注释翻译成代码以及对支持请求进行分类——这些任务曾经是初级工程师的专属。Meta 首席执行官 Mark Zuckerberg 在 1 月份预测，到 2025 年，此类工具将取代大多数中级编码工作。Anthropic 联合创始人 Dario Amodei 更进一步，警告说 AI 可能会在五年内消灭一半的入门级白领工作，导致失业率上升 10-20%。
招聘人员现在会扫描简历以寻找与 AI 相关的技能，就像他们曾经寻找面向对象编程一样。
成本加速了这种转变。能够胜过初级开发人员的 AI 编码代理 现在的成本约为每年 120 美元，远低于人类的起薪。毫不奇怪，自动化正在迅速蔓延：IBM 报告说，今年春天早些时候的裁员之后，94% 的日常人力资源任务已经由 AI 处理。
公司甚至在招聘政策中将 AI 放在首位。2025 年 4 月，Shopify 首席执行官 Tobi Lütke 告诉员工，在团队证明 AI 无法完成这项工作之前，不会批准任何新员工。
今年 70% 的大型企业 增加了对 AI 的投资，因此这种趋势在短期内不太可能改变。
更广泛的经济和监管压力
仅仅是 AI 还不是罪魁祸首。雇主面临着不断上涨的工资税、更高的最低工资和新的合规成本。例如，在英国，雇主国民保险缴款从 2025 年 2 月的 13.8% 跃升至 15%，立即增加了每个新员工数千英镑的成本。即将进行的 《雇佣权利法案》 改革可能会进一步推高成本，会计机构已经对此表示担忧。
与此同时，裁员浪潮释放了一批愿意承担曾经由新手承担的角色的中级开发人员，从而在雇主现在关注的地方造成了供过于求的局面。当预算收紧时，未经测试的简历通常是第一个被削减的。
角色是如何转变的
传统初级职位的消失与对开发人员实际做什么的重新思考有关。
高级工程师 越来越多地充当编辑和架构师，审查 AI 生成的拉取请求并设计护栏，以使大型语言模型保持在任务中。Gartner 预测，到 2028 年，40% 的新商业软件 将使用 AI 辅助技术创建，从而推动人类转向监督、验证和安全工作。
一个平行的趋势，被称为“氛围编码”，让产品负责人可以用会话式英语描述所需的行为，而 AI 则构建代码框架。IBM 表示，氛围编码 是“用户使用简单的语言表达他们的意图，而 AI 将这种思维转化为可执行代码的地方”。
招聘负责人表示，他们重视能够阐明解决方案背后的“原因”的毕业生。
前 Twitter 首席执行官 Jack Dorsey 最近 在一个周末使用仅语音提示和自主代理构建了一个加密消息传递应用程序，突显了速度优势。缺点是：调试不透明的生成代码通常比首先编写它更难，因此审查和重构技能比以往任何时候都更有价值。
最终的结果是一个空心化的职业阶梯。实习和毕业生计划减少；学徒计划转向短期训练营；而第一个全职职位现在需要的能力更接近昨天的“中级”。质量保证关口和架构审查，而不是原始代码输入，是新的瓶颈。
驾驭新形势：给候选人的建议
惨淡的统计数据并不意味着厄运；它们意味着适应。将 AI 视为盟友而非竞争对手的毕业生已经脱颖而出。找到清晰展示这些属性的方法 更有可能获得面试机会。
首先，成为 AI 原住民。花大量时间使用 GitHub Copilot、ChatGPT、Claude 和 Replit Code Llama 等工具。流利意味着知道如何提示、改进和根据文档或规范对 AI 输出进行基准测试。招聘人员现在 会扫描简历以寻找与 AI 相关的技能，就像他们曾经寻找面向对象编程一样。招聘经理表示，能够演示使用 AI 循环构建的个人项目的候选人通常会直接进入最后一轮面试。
其次，加倍努力掌握基础知识。AI 可以自动完成语法，但它无法推理数据库索引的权衡或协调相互矛盾的产品规范。招聘负责人表示，他们重视能够阐明解决方案背后的“原因”并且能够在幻觉 API 进入暂存环境之前发现它的毕业生。
实习机会稀缺，开源贡献和自由职业已经成为事实上的学徒制。
第三，建立公共证据。由于实习机会稀缺，开源贡献和自由职业已经成为事实上的学徒制。GitHub 上稳定的提交历史、Apache 项目上的问题分类或以您的名义发布的 VS Code 扩展程序显示了协作能力，并提供了公开审核 AI 输出的实践。
第四，在仍然招聘的地方建立联系。中端市场 SaaS 供应商、咨询公司和受监管的行业在职公司不能总是用自动化来取代初级任务，无论是出于合规性还是历史原因。校友团体、本地聚会和 Slack 社区通常会在职位发布到大型招聘网站的几周前就浮出水面。
最后，调整期望。您可能会以“助理开发人员”的身份加入，但发现第一天的职责包括评估 Copilot 拉取请求或编写安全使用 AI 的策略文档。拥抱这种广度：在 AI 繁重的工作流程中，能够胜任多项任务的毕业生备受重视。
结论
入门级开发并没有消失，但它无疑已经发生了变异。软件职业生涯的第一步现在需要精通 AI、敏锐的批判性思维以及能够证明影响而不仅仅是潜力的作品集。通过拥抱这些现实并倾向于机器人所缺乏的技能——例如上下文、判断力和同理心——新人仍然可以将 2025 年的动荡转化为有希望的轨迹。
