SignalFire 的《2026 State of Talent Report》显示，在其追踪的 12 家大型科技公司中，按报告采用的过去 12 个月口径，整体招聘规模比 2019 年基线低 25%，工程岗位招聘则低 11%。工程岗位在这一轮收缩中相对更稳，但绝对招聘量仍未回到 2019 年水平。
这份报告基于 SignalFire 自有的 Beacon 数据平台。公司称平台汇总了公开职业资料等多类数据，覆盖超过 8,000 万家机构和 6.5 亿人。它可以观察科技行业人员流动，但不是政府劳动力统计，也不能单独证明变化由 AI 导致。
工程师占新招聘人员的比例升至 55%
在 Alphabet、Meta、Apple、Amazon、Microsoft 等 12 家“Tech Majors”中，工程师占全部新招聘人员的比例从 2019 年的 46% 上升到报告统计时的 55%。同期，设计岗位招聘比 2019 年低 48%，产品管理低 39%，市场营销低 36%。
工程师占比上升，部分原因是其他职能招聘收缩得更快。工程招聘本身仍比 2019 年低 11%，所以占比提高与招聘量下降可以同时发生。
早期创业公司的数据有所不同。SignalFire 统计的工程招聘比 2019 年高 7%，而设计和市场营销分别低 22% 和 18%。这一结果说明工程能力在创业公司招聘结构中的权重提高，但不同公司阶段、融资环境和岗位类型仍可能产生很大差异。
应届和初级岗位招聘降幅超过六成
报告同时显示，Tech Majors 的应届和初级招聘比 2019 年低约 65%，早期创业公司低约 76%。企业仍需要资深工程人员，同时可能减少用于培养初级员工的岗位，因此工程招聘相对稳定并不意味着应届生更容易入职。
工程内部也在变化。SignalFire 称，自 2022 年 ChatGPT 发布以来，AI/机器学习工程师和研究工程师在工程岗位中的占比上升，前端工程岗位占比则下降约 25%。这些是岗位组合变化，不等于某类工作已经被 AI 完全替代。
数据反映招聘结构变化，AI 的影响仍需单独识别
从报告覆盖的统计期看，工程招聘在大型科技公司的整体收缩中降幅较小，在早期创业公司则高于 2019 年基线。它不能证明 AI 会增加所有工程岗位，也不能证明设计、营销等岗位的下降完全由 AI 造成。
对求职者而言，报告反映出企业更看重有经验的工程人才，以及 AI 和机器学习等能力。与此同时，应届和初级岗位明显减少，也意味着进入科技公司的机会更加有限。
