不雇用初级工程师并不能解决你认为存在的问题

孩子们都很好 不雇佣初级工程师并不能解决你认为的问题 2026 年 8 月 2 日 我最近在听一个播客，其中面试官询问一家大型科技公司的首席技术官他们是否仍在招聘初级工程师。我无法否认这是一个严肃的问题。我们当然仍然在软件工程中经历人工智能变革的迷雾。公司正在进行试验，其中一些公司做出了很大的声明，但大多数公司在适应方面感到落后。这种焦虑导致了简单化的争论和决定（你好，tokenmaxxing！），因为公司试图找到简单的赌注，他们希望这些赌注能让他们领先。 “我们应该聘请初级工程师吗？”就是这些问题之一。新进入者面临着真正的困境，能够完成他们将执行的任务的技术和工具的增长速度较低。我不想最小化这一点。但这种框架正在损害候选人，更重要的是，损害公司。今天需要并且将继续需要初级工程师。如果您的组织对此有疑问，您可能会面临不同的问题。这不是一个新话题 避免雇用任期较短的工程师的动机并不新鲜。长期以来，科技公司的目标是只雇用更多的终身员工，其理论是，个人需要端到端地拥有自己的工作，以便更好地投资于经验。这是我工作过的一家公司的情况。我加入时，政策是只聘用高级工程师及以上级别的工程师。争论的焦点是，由于我们系统的复杂性，初级工程师可能会成为一种负担，因为发布的更改会破坏系统。这一决定的明显且具有讽刺意味的后果之一是，管理者在完成简单任务时将面临困难，因为每个人都觉得自己凌驾于他们之上。我们改变了政策，首先尝试雇用一些任期较少的人员，然后设立实习生计划，成为毕业生的切入点。几年后，其中一些实习生成为中级工程师，表现优于我们聘用的高级工程师。这个论点的人工智能版本并不是一个新的见解。穿新衣服是一种古老的（也是错误的）偏好。错误的假设 初级工程师的问题基于一些假设，而所有这些假设都是有缺陷的。最明显的就是人才保留问题。你会因自然消耗而失去人员。工程师将变得更有经验并寻求更大的挑战。你将需要雇用更多的人。那时，您要么进入市场，为需要六个月来学习您的系统的人支付时间和招聘费用，要么提拔已经了解这些系统的人。人工智能肯定会对团队规模产生影响，但该规模将大于零。另一个核心假设是，行业变化如此之大，工程师的角色将如此不同，雇用现在没有经验的人将是浪费，因为他们可能无法适应变化。关于这个主题，我通常讲的一个故事是，当我开始担任顾问的职业生涯时，我们会在第一周花在一个设置环境的项目上。客户会以非常昂贵的价格聘请一个完整的工程团队，花费一周的时间来运行源代码控制存储库和 CI 构建。如果我们足够幸运，不需要花费数周的时间来配置计算机的话。如今，这项工作只需提示并等待 10 分钟即可完成。我活了下来，但我建立颠覆存储库的技能却没能活下来。如果这个行业变化得那么快，经验就会贬值，而那些认为初级员工无法适应的人最需要忘记的东西。最后一个，也可能是最根深蒂固的前提是，如果工程师的工作变成提示和管理执行简单（和复杂）任务的代理，那么初级工程师会做什么？这种想法的主要问题是它减少了工程工作以交付代码。人工智能出现之前，工程师的角色是通过构建软件来交付客户价值。后人工智能时代工程师的角色仍然是通过编写代码的代理来交付客户价值。目标还是一样，判断仍然是必要的。目前，技术判断仍然是该角色的主要部分。也许将来这种情况会被最小化（另一篇文章的主题），但随后它将被以价值为中心的判断所取代。这真的能解决问题吗？此更改是否适合已有的功能？即使在完全人工智能优先的世界中，工程师的角色也将继续是提供价值。对我来说，很明显，如果工程师的角色是通过协调多个代理来单独领导一个项目，那么初级工程师的工作将是通过协调多个代理来单独领导简单的项目。无论未来如何，都会有更简单和更复杂的任务需要完成。隐藏的问题上述假设高度