AI毕业生求职：去年offer拿到手软，今年面到终面才知没HC

一百多年前，马克思在《资本论》里提出「劳动后备军」这一概念：资本积累使机器设备在投入中的比重不断攀升，对劳动力的相对需求随之走低，于是总有一批人被挤出生产，成为「相对过剩人口」。这批人构成资本随时可调用的劳动力池，也成为压住在业者工资与议价能力的参照——经济扩张时被吸纳，收缩时被抛回。马克思认为，这并非偶然的失业，而是积累过程自身的产物。

AI浪潮袭来，算力、模型、智能体成了新的生产要素，有人宣告生产方式已被彻底改写。可这种生产关系的本质并未改变：技术越进步，资本对人的需求越能精打细算，人也越要不断证明自己「值得被留下」。差别只在于，这一次站在劳动后备军队伍里的，有顶尖名校的人工智能硕博毕业生。

热潮退去的迹象已经出现：今年7月、10月，AI板块估值经历了两轮较深度的回调，两家头部国产大模型厂商的股价较峰值跌去超八成；蜂拥至港股排队的具身智能行业，同样遭遇资本热情的退潮。

经济学家卡洛塔·佩蕾丝在《技术革命与金融资本》中提出，自18世纪以来，每一轮重大技术革命都会走过相似的节奏：先进入「导入期」，新技术点燃金融资本的狂热，估值脱离实体，泡沫随之形成；随后是转折点，崩盘与调整迫使资本、制度重新与实体经济对接；最后才进入「展开期」，技术真正扩散到各行各业，红利才可能被更广泛地分享。要理解眼下这一幕，得把它放进更长的时间脉络里。

照这个框架看，估值回调未必说明技术失败，更像是热潮与现实重新对账的时刻。资本在重新定价，企业也在重新计算需要多少人、需要什么样的人。为风口而来的年轻人，往往最先承受「岗位重算」的代价。

我们找到了三位人工智能专业的应届毕业生。他们不是人们想象中薪资惊人的「AI小天才」，却属于顶尖学府毕业生里相当普遍的一类：有人从C9高校的生物医学转到新加坡名校读数据科学，手握三篇论文、三段实习，海投几百家公司，进入面试的十几家，仍在等offer；有人是东北某985的本硕，两段大厂实习之后，把电网、银行等央国企排在了大厂前面；还有一位毕业于

在他们看来，今年求职有几个共同点。其一，技术热是一回事，企业需要什么样的人是另一回事，HC优先留给实习转正，面到终面才被告知「没有名额」并不罕见。其二，「AI岗位」名字很响，实际工作常常还是「套皮」的后端，没有核心论文和算法实习，就可能成为耗材。其三，学历和实习是第一道门槛，内推未必有加持，offer附带实习，让「先攒着慢慢挑」的空间被压缩。其四，预期在下调：有人把年薪预期从30万降到20多万，有人转向稳定的央国企，有人把AI与游戏的交叉方向纳入考虑。

技术更新得越快，岗位名字、技能要求、薪资期待就被一遍遍重写，人也越容易把自我评价交到别人手里。反过来看，越是这种时候，越得把主体性立稳：清楚自己当初为什么挑这条路，能讲明白手上这份工作凭什么值得做，等热潮退了，也还认得出那个真实的自己。

面了好几轮才说没HC，年薪预期从30万降到20多万

李同学｜C9本科 新加坡Top2硕士 数据科学专业（AI方向） 研一

感觉今年很多公司都在「养鱼」。

还有的公司，AI面、笔试、测评一轮轮走下来，三面四面都过了，眼瞅着快到头，忽然来一句：HC没了。有的还会接着问，愿不愿意调剂到别的岗位，或者看看外包的机会。

前面好几轮流程都走完了，最后才发现，原来岗位根本就没有名额。

说实话，这种感觉像是在「耍猴」。

打今年6月起，我海投出去几百家，大厂有，大厂投的中小公司也有，方向多是AI相关的技术岗。筛完认真跟的差不多30家，真走到面试环节的十几家，到现在还是0 offer。

身边不少学长学姐也看过我的简历，都说要是放在去年，几乎是可以offer拿到手软的。

去年Agent刚火那阵，不少公司都在试新业务，自己要什么样的人，恐怕都没完全想明白。只要沾点相关背景、做过几个AI项目，就能进团队。

可到了今年，不少Agent产品慢慢成型，市面上同质化的东西也冒出一堆。企业开始追问的，不只是「懂不懂AI」，而是「来了以后能解决什么具体问题」。

新业务没有去年那么多，招聘需求也随之变化。大厂的HC往往会优先留给实习转正，真正开放给外部校招生的名额少之又少。

感觉多少有些无奈和焦虑，毕竟为了转到AI赛道，我已经折腾了很多年。

我本科在C9高校读生物医学。那几年AI越来越热，我觉得这个方向值得长期押注，就开始猛补计算机，准备研究生阶段转专业。

后来，如愿去了新加坡Top 2的高校读研，专业是数据科学，研究方向是AI。

在名校的环境里，身边人几乎所有人都在卷，谁要说自己不卷，我觉得这人多少「有点装」。

读书期间，我发了3篇论文，2篇一区TOP、1篇二区。

另外，我做过三段实习：前两段在中小厂，最后一段去了互联网大厂。

当时想着，既然进了大厂，总能接触些AI相关的前沿东西。真进去才发现，干的还是后端，只不过给后端套了层AI的皮。

招聘时把AI挂在嘴边，面试也会多问几句AI知识，可入职之后仍然是传统开发。手边多了些Agent工具，拿来辅助处理数据、提升开发效率，工作本身没因为加了AI出现根本变化。

技术热不热是一回事，企业究竟要什么人，是另一回事。

尤其今年秋招，想找一份合适的AI工作，比想象中难得多。

不少大公司把AI面试加到了首轮，有的能聊上整整一个小时，围着校园经历、项目、项目经验来回问，还得熟悉企业文化。

候选人得一直说，不能冷场。问来问去，都是些很基础的问题。

有时候会觉得，这一环不是在筛选人，纯粹是在折磨人。

网上也有不少人吐槽，秋招进行到现在，连人类面试官长什么样都没见过。

等到真人面试，问题越来越细，面试官爱刨根问底：为什么选这个方案？技术上做了哪些取舍？遇到问题怎么解决？放到真实业务里有什么用？

现在光把“AI八股文”背熟已经远远不够，还得证明自己真做过、真想过，能把东西落地。

比一轮轮面试更让人无奈的，是很多公司前期看着都在认真招人，面到中途甚至快结束了，才突然通知没有HC了。

好一点的还会留个余地，问能不能调剂到其他岗位。

我很想尽快拿到结果，但也不太愿意为了一个offer放弃原本坚持的方向。

校招还能讲潜力，到了社招，别人看的就是项目经验。第一份工作做什么，很可能影响之后能走多远。

这就很尴尬。

学生跟着风口方向准备了好几年，等毕业找工作时，行业却开始重新算需要多少人、需要什么样的人。专业热度上去了，就业岗位反而在减少。

当然，今年也不是完全没机会。只是现在找AI相关工作，已经很难单靠“专业对口、履历优秀”一路绿灯了。

接下来怎么办？AI技术岗还是会继续投，但预期要往下调。

一开始，我期望年薪能到30万以上；现在，20多万也可以接受。

相比一味盯着薪资数字，我其实更看重岗位本身有没有价值，能不能做出真正有积累的项目。

于是顺着自己的兴趣爱好，我也把游戏策划一类岗位纳入了考虑范围。

让我惊喜的是，最近有些做AI与游戏结合的团队愿意跟我聊。它们想做的不是简单套一层聊天功能，而是探索AI能不能真正改变游戏里的互动和叙事方式。

这些岗位开出的薪资确实比互联网大厂技术岗低一些，但AI在很多办公场景里的应用已经逐渐稳定，AI和娱乐怎么结合，还留着不少想象空间。

眼前哪家公司给的钱多，其实未必是最该算的账。更值得琢磨的是，往后几年，做什么事才真正划得来。

这轮秋招眼看就要收尾了，可像我这种“不信邪的人”，还想再挣扎一下。

简历照投，面试也照样在准备。只是这几个月走下来，越来越清楚一件事：努力能左右一部分结果，但结果什么时候来，努力说了不算。

“可能错的不是我，是这个世界吧。”

这话听着有点嘴硬。可找工作找久了，真会冒出这种念头。科研做过，实习也做过，方向也定了，到头来发现，市场怎么变，不是个人使劲就能拽住的。

除了接着卷，多给自己铺几条路，似乎也没别的招。

学AI的年轻人，也在往体制内跑

芙芙｜东北某985高校本硕 人工智能专业 研三

我本科和硕士都在985，专业是人工智能。读本科那会儿，AI还没现在这么如火如荼。

读研是考研考上的，不是保研。当时想法很现实：不读研，在求职市场上就没什么竞争力。读博这事我从来没想过，本科时我就明白，自己没这个能力。

我在大厂实习过两段。其中一段在某电商，正好撞上618，连续一周，每天过了十二点才下班。眼下身体没出什么问题，可以后怎样，我不好说。

还有一件事更让我犹豫。我做的不是AI算法，是AI开发。算法是让模型变得更聪明，开发是把模型做成能用的产品和系统。我做的开发，说白了就是传统的后端开发，加了一点AI。

这几年AI开发确实热，但在我看来，这股风撑不了几年，早晚有别的东西顶上来，何况干这行也没什么技术门槛。等风头一过，人就容易被裁。在大厂熬几年，身体先垮，再被裁掉，还得重新找工作，我觉得不值。

再加上我家是东北的，父母也都在央企，家里人更看重职业稳定。所以我是想去体制内的，不太想再卷了。

很多人以为我们这行好找工作，其实没那么轻松。

去年3月我就开始为实习做准备，前后弄了大半年，12月投出第一批，结果输得很惨。一直等到今年3月才拿到第一个offer，6月又拿到第二个，这两段就是我的实习经历。

这大半年主要干了三件事：做项目、刷算法题、背八股文。所谓八股文，就是面试要考的那些基础知识，跟初高中背文言文差不多，内容固定又死板，会就是会，不会就是不会，没有中间地带。

我手里的项目全是从网上现成拿的，B站上一搜就有，就是最常规的那两个：苍穹外卖和黑马点评。走这个方向的人基本都做过，面试官早看烦了，估计连让你试用的念头都没有。我自己也不是能捣鼓出什么独特东西的人，就找了现成的。真到面试，大家水平其实差不太多，更多看眼缘和运气，领导看你顺眼，正好又缺人，就把你招进去了。

很多人会觉得，找实习、找工作，熟人推荐、导师关系、同门网络应该很重要。这种情况，别的组可能存在，我们组没有。

原因我也想过。师兄们虽然也进了大厂，但位置都没做到特别高，所以顶多帮你内推、递个简历，再往后就使不上劲了，到不了“关系户”那个层次。内推对我来说，无非是多一条投递的路子，没什么额外加成。

那我的核心竞争力在哪？就两个字：学历。学历确实管用，很多时候项目做得再漂亮、个人能力再强，简历都过不了面试这一关，直接被学历筛掉。双非读人工智能专业，我觉得没多大意义。量化只认头部学校，算法公司也一样，就认前面那几所。

我身边的同学，不少是本硕都在985一路读上来的。有大厂实习经历的，基本能保底拿到大厂offer，但很多人不签，因为一眼就望得到头。

没有核心论文，也没有算法岗的实习，进去没多久就成了耗材。大家的共识是：AI本身是好东西，可你要是研究不到足够深，就只是个耗材，而且被换掉的速度比以前快多了。

外面传的“天价实习生”，据说一天实习工资能有八九千，那是金字塔尖上的人。像我们这种中等水平的985，计算机、人工智能、软件工程这些专业里，大概五十个人才出一个。而且这类人一般不会硕士毕业就去上班，都会去读博，比如去美国读博。

岗位的变化也能感受到，竞争一年比一年激烈。算法岗难度上去了，agent开发反倒容易些——agent偏业务、偏应用。薪资上，算法岗起步大概是agent开发的1.5倍。岗位总量在缩，技术的要求也更细更具体，你做过类似的东西，会被优先考虑。以前分得没这么细，现在细分技术冒出来，得去掌握。银行也是求职目标之一，听说去年放500个名额，今年只放100个，估计是去年招多了。

挑央国企，最看重三样：薪资、稳定、城市。说白就是舒适度——不想太累，能不加班就不加班，能不出差就不出差。

AI技术迭代这么快，以后被新模型架构、新技术路线替掉也不是没可能。这也是选央国企的原因之一。央企往后更少跟技术打交道，更多跟人打交道，有编制的话，被裁应该也很难。

编制倒不是硬要求，有的话是很大的加分项。同一个单位里，有编制和没编制，晋升路线不一样。所以要么给编制，要么就别搞差异化。

大厂和央国企，面试考的东西也不同。大厂看技术深度，要面三四轮、四五轮。央国企看整体稳定性和文化认同，会问为什么选这个城市、为什么选这家公司、对公司了解多少，线下一般一两轮，线上两三轮。

长远看，大厂薪资和央国企也没差那么多。大厂只能干八年或十年，之后就走不下去了。有高收入就有高消费，自己算过，就算十年平均年薪五十万，一共五百万，真正能攒下来的也就两三百万，感觉也就这样。

排序是这样的：首选电网、烟草，包括三桶油、华能这些；然后是银行；再往下是大厂；再往下是军工研究所。周围的人现在选互联网反而偏小众，更多去央国企，或者走选调。学校也有很多人去大厂，只是我们组整体偏央国企的氛围。AI初创门槛很高，我们学校应该不够。

给师弟师妹的建议只有一句：早点出去实习，多实习几段，才好找工作。

节奏是研一开始准备，研二拿到实习机会，研三一开学就是秋招。整个读研期间，可以说都在为工作做准备。

同样的题，去年没答出来拿了offer，今年答出来没拿到

Rain｜香港城市大学计算机科学与技术（Computer Science）硕士应届毕业生

两封offer邮件并排放在屏幕上，像在看两张时间表。

一封是现在正在做的工作，另一封要12月去报到。两份offer都要求实习3个月后再决定去留，时间还有重叠。屏幕光打在脸上，今年毕业季的“选择”两个字，有点像“走一步看一步”。

数字媒体技术是这位受访者本科读的专业，学校是211。毕业之后先工作了几年，才下决心接着读书。这条路不算常规，可他/她自己倒觉得，恰恰是这段“非标”经历最有说服力。两年职场生活让人想明白了两件事：自己要什么、能干什么。所以刚进研究生阶段，规划就比周围人动手得早。

读研生活的主线只有两个字：实习。

大大小小的公司都实习过。在字节跳动实习三个月，做全栈开发。挑战大，压力也大。也是在那时候，第一次强烈感觉到大厂的AI焦虑：Agent、AI应用开发看着很热，会议里人人都在说，但内部很多事没完全想清楚。至少待的项目组是这样，有些工作水分很大。

今年年初也焦虑过：要不要往Agent应用开发靠？身边大多数同学还是把Agent应用开发作为首选，这让人更怕错过。可没那么喜欢Agent开发，也是在痛苦中慢慢想明白：Agent应用最终的工程化落地还是要靠后端开发那套东西，所以坚定了自己选择的后端方向。

在字节做Agent应用开发的同学，干了几个月后也有同感：后端更有核心竞争力。

跟着大大小小实习机会一起来的，是不停的面试。

有件有趣的事：和师兄师姐面试过同一家公司，同样的题。去年他们没答出来，却拿到了offer；今年答出来，反而没拿到。从那以后就知道，很多时候不是能力不行，而是HC少了。不要随意怀疑自己，是从这些“历练”里获得的最大收获。

到了今年毕业季，竞争格外激烈。应届生拿到的offer，基本都附带一个实习条件：先干满3个月，再看表现决定转不转正。这对刚出校门的人谈不上公平。过去还能把offer攥在手里慢慢比较，如今这条路基本走不通了。可又有什么办法，现实只能照单全收。

自己分析，这也是市场饱和的连锁反应：AI能力提升，HC变少，发offer带实习的情况就越来越普遍。

这位受访者前后收到过3个offer，眼下仍在有效期内的有2个，且都要求先实习3个月。正在实习的这家公司属于细分领域的独角兽，干活的感觉不差，但实习结束能否留下仍是未知数，所以备选方案还得同时准备。另一个offer的实习要12月才开始，时间上和现在这家有重叠，真到那时候，也只能走一步看一步。

薪资方面，目前的package还没有谈，但拿到的offer对应之前的行情是在35w左右。据我了解，大厂Agent开发年包一般在40万左右。如果有人问，Agent和后端年包差10万，会犹豫吗？在这个AI热潮和就业降温之间，还是会保留一点诚实的小犹豫。但目前在差距没那么大的情况下，还是想坚定自己的想法。

有个朋友让我挺受触动。她做了一阵子Agent应用开发，干得并不开心，心里其实更偏爱机器人，于是开始自学，接着一场接一场跑黑客松，最终拿到了业内一家知名公司的offer。路未必是直的，可它往往能把人送到更贴近自己的位置上。

如今我的心态比之前稳了不少。算法和大模型这两块，我清楚自己难以胜任，其余相关的能力我都乐意去学。AI还让学东西这件事变得省力、提速。哪怕将来软件开发这门行当走了下坡路，我要转去别的行业、别的岗位，心里也有底。也想跟师弟师妹说一句：认准自己的方向，别让外面的环境轻易动摇你内心的判断。

大大小小的公司里都弥漫着AI焦虑，真正把这件事想透的却寥寥无几。我也不敢说自己就想明白了。