行业就业市场状况 - 2025年美国IT就业市场持续疲软，7月岗位数量缩减10,300个，截至7月累计缩减岗位数量达26,500个[6] - 与2024年同期相比，2025年岗位缩减数量多出20,300个，2025上半年成为裁员比例最高的时段[6] - 2025年6月IT行业失业率达到5.5%，远高于全国平均失业率4.2%[8] 计算机专业毕业生就业困境 - 计算机科学与计算机工程专业毕业生（22至27岁）失业率分别为6.1%和7.5%，比生物学及艺术史专业毕业生的失业率（3%）高出一倍有余[8] - 计算机相关领域本科生人数在2024年超过17万，是2014年数量的两倍有余，但市场需求萎缩导致就业困难[5] - 初级软件工程师的需求因企业拥抱AI编程助手而迅速萎缩，入门级职务最可能被自动化取代[10] 求职者个人经历 - 普渡大学计算机科学专业应届毕业生Mishra在长达一年的求职后未获录用，其分享求职困境的TikTok视频观看次数超过14.7万次[2] - 俄勒冈州立大学计算机科学专业毕业生Zach Taylor自2023年毕业以来申请了5,762个技术职位，参加13次面试，但未获得全职岗位[9] - 克拉克大学数据科学应届毕业生Audrey Roller在申请工作后三分钟即收到拒绝邮件，反映出招聘流程中AI筛选的高效与求职者的无力感[11] AI对招聘流程的影响 - 企业使用AI系统自动扫描简历并批量淘汰候选人，同时求职者也使用AI工具定制简历和填写申请表，形成AI应用的“恶性循环”[11] - AI面试官帮助招聘经理节省初轮面试时间，但部分求职者因体验感差、感觉被轻视而拒绝接受AI面试[12][15] - 有观点认为，AI面试服务可能导致求职者个人信息泄露，并被用于筛选、封杀或压低薪资，而求职者对此缺乏知情渠道[13]

计算机科学教育核心观点 - 计算机科学专业涵盖内容远超编程语言 包括大O符号 复杂性理论 随机算法以及缓存未命中等抽象概念 [1] - 理论知识是构建系统思维的关键 写代码仅是表面体现 [1] - 未来工程师可能不再亲自编写代码 而是操作自动生成代码的机器 核心任务转变为解决问题和打造产品 [1] 行业专家共识 - AI技术使编程更抽象 但不削弱基础知识重要性 [3] - 计算机科学需"重塑" 应视为研究解决问题的科学 而非单纯编程技能 [3] - 谷歌内部已有30%新代码由AI生成 印证技术发展趋势 [3] 技术发展趋势 - AI辅助编程工具正在改变开发流程 [3] - 计算机科学教育转型迫切性凸显 [3] - 系统思维和基础理论知识仍是培养未来工程师的关键 [3]