不招聘初级工程师并不能解决你以为存在的问题 2026年8月2日 我最近听了一个播客，采访者问一家大型科技公司的首席技术官是否仍在招聘初级工程师。我无法释怀这个问题竟然是认真的。我们在软件工程领域确实仍在经历与人工智能相关的变化的迷雾。公司们正在进行实验，有些公司提出了夸大的主张，而大多数公司感觉在适应上落后。这种焦虑导致了简单化的论点和决策（你好，tokenmaxxing！），因为公司们试图寻找简单的赌注，希望能让自己走在潮流前面。“我们应该招募初级工程师吗？”就是这样的问题之一。新进入者面临着真正的挣扎，技术增长缓慢，工具也可能无法完成他们将要执行的任务。我并不想淡化这一点。但这种框架对候选人以及更重要的是对公司都是有害的。今天，初级工程师是必要的，未来也将继续需要。如果你的组织对此存疑，你可能面临着不同的问题。 这不是一个新话题 避免招聘经验较少的工程师的动机并不新颖。科技公司长期以来一直试图只招聘经验丰富的员工，基于这样一种理论：个人需要全面负责自己的工作，因此更好地投资于经验。我曾工作过的公司就是这样的情况。当我加入时，政策是只招聘高级工程师及以上。理由是由于我们系统的复杂性，初级工程师可能成为负担，运送的更改可能会导致问题。这个决定的一个明显而讽刺的后果是，经理们在完成简单任务时会面临困难，因为每个人都觉得自己有更高的身份。我们改变了政策，首先通过招聘一些经验较少的人进行实验，然后建立了一个实习生项目，成为毕业生的入门点。几年后，那些实习生中的一些人成为中级工程师，表现超过了一些我们招聘的高级人员。 人工智能版本的这个论点并不是一个新见解。这是一个穿着新衣服的旧偏好（而且是错误的）。 错误的假设 关于初级工程师的问题建立在几个假设之上，这些假设都是错误的。最明显的一个是人才留存问题。你会失去员工。工程师会变得更加成熟并寻找更大的挑战。你将需要招聘更多的人。到那时，你要么去市场招聘，支付时间和招聘费用给需要六个月来学习你系统的人，要么提拔已经了解这些系统的员工。人工智能当然对团队规模产生了影响，但这个规模不会是零。 另一个核心假设是，行业正在发生如此大的变化，工程师的角色将与现在大相径庭，以至于招聘没有经验的人将是浪费，因为他们可能无法适应变化。我通常在这个话题上讲一个故事，当我开始作为顾问的职业生涯时，我们会在项目的第一周花费时间设置我们的环境。客户会以非常高的费率支付一整支工程团队来花一周时间获得一个源代码控制库和一个CI构建。如果我们足够幸运，不是在计算机需要几周来配置的地方，那真是太好了。如今，这项工作可能只需一个提示和十分钟的等待就能完成。我已经存活下来，但我设置subversion库的技能却没有。如果行业变化得如此之快，那么经验就是贬值资产，而那些论证初级工程师无法适应的人最需要重学。 最后一个，也是最根深蒂固的前提是，如果工程师的工作变成了提示和管理执行简单（和复杂）任务的代理，那么初级工程师将做什么？这种思考的主要问题是，它将工程工作简化为交付代码。人工智能普及前工程师的角色是通过构建软件来提供客户价值。人工智能普及后，工程师的角色仍然是提供客户价值，现在是通过编写代码的代理。目标仍然是相同的，判断仍然是必要的。现在，技术判断仍然是这个角色的主要部分。也许在未来这将被最小化（这是另一个话题），但随后将被以价值为导向的判断所取代。这是否真的解决了问题？这一变化是否符合已存在的特征？即使在一个完全以人工智能为主的世界，工程师的角色仍将是提供价值。并且我认为很明显，如果工程师的角色是通过协调多个代理单独领导一个项目，那么初级工程师的工作将是通过协调多个代理单独领导简单的项目。无论未来如何，将会有更简单和更复杂的任务。上述假设突显了关于初级工程师的问题。