2025年逾12.6万个技术岗位消失——这些技能现在才是真正的“金饭碗”
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编者按：裁员并非随机，而是一场冷酷的价值审计。2025年，与其卷AI标签，能帮公司省钱、修系统、搞定数据管道的人，才是真正的职场“防弹衣”。文章来自编译。
2025年，超过12.6万个技术岗位可不是悄无声息地“转型”了，而是被硬生生地砍掉了。整支团队在两次会议邀请的间隙被原地解散。资深工程师像刷老虎机一样焦虑地刷新着 LinkedIn。而那些两年前还在苦苦哀求人才入职的招聘人员，现在却直接玩起了“失联”。
别担心——这绝非又一篇坐在象牙塔里空谈“AI改变了一切”的陈词滥调。
我们要聊的是些更骨感、也更实用的东西。
因为当成千上万人遭遇裁员时，有一小部分人几乎毫发无伤。有人涨了薪，有人几天内就拿到了原公司的挽留条件，还有人从始至终就没被列入过裁员名单。
同样的公司，同样的经济环境，结局却天差地别。
这种差距不在于才华，不在于努力，甚至不在于资历。
其核心在于：技能定位。
裁员并非随机的盲目行动，而是精准的定点清除。
如果你放开视野，去观察 layoffs.fyi 和 Crunchbase 的数据，一旦你停止关注那些耸人听闻的标题转而研究具体的职位名称，规律就会清晰地浮现出来。
惨遭淘汰的角色：
系统参与度较低、只做前端的工程师
主要工作是制作仪表盘的初级数据分析师
依赖手动测试的 QA 岗位
在 AI 淘金热期间被雇佣的“提示词工程师”
只管流程、不负责结果的中层管理人员
悄然挺过危机、甚至逆势增长的角色：
专注于基础设施的后端工程师
安全与合规专家
交付数据管道而非 PPT 的数据工程师
能降低云服务账单的平台工程师
能在压力下调试生产环境问题的工程师
这不只是职场风向的转变，而是一场冷酷的价值审计。
公司不会问：“谁工作最努力？”他们问的是：“谁在维持系统的正常运转？”
问题不同，答案自然残酷。
技能 1：系统性思维（那种会让大脑超负荷的思考）
这是我在目睹同一家机构经历三次裁员后学到的一个令人不安的真相。
那些挺过裁员的工程师未必是代码写得最好的，但他们一定是懂得系统是如何崩溃的。
他们深谙：
延迟是在哪里产生的
为什么一次重试就可能让整个队列瘫痪
哪些服务看似廉价，但在规模扩大后会导致成本爆炸
他们无需看架构图，就能追踪一个请求如何从浏览器流转到 API、队列、数据库、缓存，最后再返回。
这就是系统性思维，而这正是目前的教育体系严重缺失的。
如果你的技能仅止于“我的服务能跑通”，那你就是可替代的。但如果你能理解整个系统运作的底层逻辑，你就是不可或缺的。
如何快速建立这种思维（干货建议）：
阅读事故复盘报告。要读真实的案例，比如 Netflix、Stripe 或 Cloudflare 的。
在业余项目中故意搞坏点什么，然后修好它。
学会像读故事一样分析日志，而不是把它当成噪音。
这活儿并不光鲜，但干这活儿的人不容易被裁。
技能 2：掌控生产环境（而不仅仅是推送代码）
令人震惊的是，竟然有大量的工程师从未参与过轮值（on-call）。更糟糕的是，有些人即便轮值，也从未触及过问题的根本原因。
在2025年，这种差距是致命的。
公司不再愿意为那些只会把问题“甩手”给别人的人买单了。
目前最安全的工程师是那些能够：
接收告警
冷静响应
修复问题
撰写复盘
防止下次复发的人
这不叫个人英雄主义，这叫主人翁意识。
我曾见过一个团队裁掉了五名开发者，唯独留下了那个最熟悉生产环境的人。不是因为那个人人缘更好，而是因为系统停机的代价太昂贵了。
关键的具体行动：
学习可观测性（指标、日志、追踪，缺一不可）
习惯去盯着那些并不美观的数据监控面板
即便是一个小 Bug，也要练习编写事故报告
你不需要热爱这份工作，你只需要具备胜任它的能力。
技能 3：数据工程胜过数据“分析”
这一点可能会让人感到意外。
数据分析师受到了沉重打击，但数据工程师却安然无恙。
为什么？因为图表本身并不能创造收益，但数据管道可以。
公司仍然需要数据。但他们不再需要那些只会导出 CSV 文件，或者写一段在模式（schema）改变时就会报错的 SQL 的人。
当下的紧缺技能：
ETL/ELT 数据管道
流式数据接入
数据质量校验
具备成本意识的存储设计
如果你的价值仅止于做个仪表盘，那你就危险了。
如果你能构建并维护为仪表盘提供信息的数据管道，你就安全了。
一个公开的秘密：大多数公司甚至不信任自己的数据。解决这个信任问题，就是你职业生涯最好的防弹衣。
技能 4：云成本控制（最不显眼但极具杀伤力的超能力）
没人会显摆自己在 AWS 上省了20万美元。但高管们绝对会注意到这一点。
在裁员潮中，云账单不会自动减少。必须有人去亲手削减它们。
那些能够：
合理调整实例规格
清理僵尸资源
优化查询
减少数据出站流量的工程师……
……变得无可取代。
我认识的一位工程师，仅仅通过修复一个配置错误的服务，省下的钱就够支付他整个团队的薪水了。
你在那些华丽的招聘启事上看不到这种技能，但它会被悄悄地予以重赏。
技能 5：安全素养（而不仅仅是“最佳实践”）
安全已不再是可选项，而是关乎生死存亡的事。
监管越来越严，数据泄露事件闹得越来越大，罚款可是实打实的。
那些挺过来的工程师不一定是安全专家，但他们具备极强的安全意识。
他们懂得：
身份认证流程
令牌有效期
最小权限原则
为什么“只在内部暴露”是个谎言
你不需要成为一名渗透测试员。
但你必须停止交付那些带有明显漏洞的代码。
仅凭这条底线，就能让你在市场上脱颖而出。
技能 6：将 AI 视为杠杆，而非标签
让我们来谈谈那个已经丢了工作的显眼包。
“提示词工程师”从来不是一种职业，而是一个过渡阶段。
那些在 AI 浪潮中幸存的工程师并不会给自己贴上 AI 的标签。他们只是默默地利用它：
来提高调试速度
来生成测试用例
来探索极端情况
他们不会说“我是做 AI 的”，而是说“有了它，我交付得更快”。
这有着本质的区别。
如果你的价值会随着工具的进步而消失，那它就从来称不上是价值。
技能 7：高压下的清晰思维
这一点不会出现在简历上。它会在凌晨 2:17 生产环境崩溃时体现出来。
那些能够：
提出正确的问题
过滤噪音
选择“最不坏”的方案
清晰沟通的人……
……会成为团队的定海神针。
在裁员潮中，定海神针会被留下。
你可以假装自信，但你无法假装冷静。
而且，这种技能是可以训练的。通常是通过置身于不适的环境中且不逃避它来实现的。
人们仍在深信不疑的谎言
许多聪明的开发者仍然固执地认为：
“只要我学习更多的技术，我就安全了。”
这种想法很宽慰人心，但它是错的。
现在的关键不在于你掌握了多少种工具，而在于你的技能是否降低了风险、成本或混乱程度。
如果做不到，那么在裁员名单的表格上，你就处于危险的一侧。
“但如果我刚入行怎么办？”
我经常听到这个问题。
不，你并没有走入绝境。但你需要停止为了刷教程而学习，转而为了承担责任而学习。
你不需要任何人的许可，就可以去：
学习系统是如何失效的
理解基础设施
关注可靠性
这些习惯会产生巨大的复利效应。
人们还问学位是否依然重要。它们的重要性远不及真凭实据。从来如此。
另一个常见问题：前端已死吗？
不。浅薄的前端已死。
那些理解性能优化、无障碍设计以及前端决策如何影响后端成本的工程师，依然活得很好。
2025年并没有杀掉技术岗位。它只是淘汰了那些无法证明自身价值的角色。
如果这听起来很刺耳，那就对了。现实远比这更残酷。
但这里有一个没人提及的好处：
这是我们有史以来拥有的最清晰的技能地图。
你不再需要猜测，不再需要盲目跟风。
你只需要在恐慌来袭时，成为那个依然有用的人。
仅此而已。
如果你读完这些之后依然屹立不倒，并心想：“好吧……我知道我需要改进什么了”，那很好。这种感觉是清醒，而不是恐惧。
而清醒在这个时代是极其罕见的。
善用它。
译者：boxi。
