Chuyển ngữ: Thời kỳ lạnh giá việc làm trong ngành công nghệ đang đến: Dữ liệu mới nhất khiến người ta không khỏi rùng mình Tác giả: Alistair Barr - Báo cáo mới nhất của Indeed cho thấy, số lượng vị trí tuyển dụng trong ngành công nghệ giảm mạnh, trong đó lĩnh vực dữ liệu và phân tích đặc biệt ảm đạm. - So với đỉnh điểm tuyển dụng trước đại dịch, số lượng vị trí tuyển dụng trong lĩnh vực dữ liệu và phân tích đã giảm 40%. - Ngày càng nhiều người tìm việc và sự trỗi dậy của AI sinh tạo khiến cạnh tranh trong lĩnh vực này trở nên khốc liệt. Indeed là trang web tuyển dụng lớn nhất thế giới, gần đây đã phát hành báo cáo thị trường việc làm hàng năm, trong đó dữ liệu về các vị trí công nghệ (trông khá thảm hại). Triển vọng cho các vị trí liên quan đến dữ liệu và phân tích đặc biệt không khả quan. Hãy cùng xem xét tình hình của toàn bộ thị trường việc làm. Từ biểu đồ Chỉ số Vị trí Tuyển dụng của Indeed, có thể thấy rõ rằng, kể từ cơn sốt tuyển dụng sau đại dịch vào năm 2022, số lượng vị trí tuyển dụng đã liên tục giảm: Hình 2: Biểu đồ xu hướng vị trí tuyển dụng tổng thể của Indeed (Nguồn: Indeed) Phân tích sâu hơn cho thấy, tình hình trong ngành công nghệ tồi tệ hơn so với các ngành khác. Vào năm 2022, Chỉ số Tuyển dụng vị trí công nghệ của Indeed đã từng vượt qua 200, nhưng giờ đây đã giảm mạnh xuống còn 67: Hình 3: Biểu đồ Chỉ số Tuyển dụng vị trí công nghệ của Indeed (Nguồn: Indeed) Trong ngành công nghệ, lĩnh vực dữ liệu và phân tích đặc biệt nổi bật. Tính đến cuối tháng 10 năm nay, chỉ số tuyển dụng trong lĩnh vực này đã giảm xuống còn 60, là mức thấp nhất trong tất cả các ngành mà Indeed theo dõi. Điều này có nghĩa là so với trước khi đại dịch bùng phát, số lượng vị trí liên quan đến phân tích dữ liệu đã giảm tới 40%. Điều đáng lo ngại hơn là số lượng người tìm việc nộp đơn cho các vị trí này vẫn đang gia tăng. Các vị trí liên quan đến phân tích dữ liệu thường bao gồm các vị trí như nhà phân tích kinh doanh, nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển trí tuệ kinh doanh. Dữ liệu của Indeed cho thấy, cung và cầu trong lĩnh vực này đang mất cân bằng nghiêm trọng. Trong vài năm qua, một lượng lớn người tìm việc đã được đào tạo về khoa học dữ liệu, dẫn đến việc thị trường tích lũy được nhiều nhân tài có kỹ năng, nhưng đúng lúc doanh nghiệp lại giảm bớt nhu cầu tuyển dụng. Nhà kinh tế học cấp cao của Indeed, Cory Stahle, cho biết: > "Những người tìm việc đã được đào tạo về khoa học dữ liệu rất có thể sẽ tiếp tục tìm kiếm các vị trí phù hợp với kỹ năng của họ. Bởi vì việc chuyển nghề thường tốn kém, khó khăn và tốn thời gian." Mức độ thu hẹp của các vị trí phân tích dữ liệu nghiêm trọng hơn so với các loại vị trí khác. Một mặt, sau đại dịch, các doanh nghiệp đã từng mở rộng tuyển dụng quy mô lớn, mặt khác, sau đó các doanh nghiệp không còn cần bổ sung nhiều nhân viên như vậy nữa. Sự trỗi dậy của AI sinh tạo (Generative AI) đã làm cho tình hình trở nên nghiêm trọng hơn, vì các công cụ AI cho phép mọi người, ngay cả khi không được đào tạo chính thức về khoa học dữ liệu, cũng có thể dễ dàng thực hiện công việc phân tích dữ liệu. Stahle chỉ ra: > "Hiện tại AI vẫn chưa thể hoàn toàn thay thế những người làm việc trong các vị trí này, nhưng AI đã có thể giúp các doanh nghiệp và nhân viên làm nhiều việc hơn với ít tài nguyên hơn." Đối với người tìm việc, điều này có nghĩa là việc tìm kiếm việc làm sẽ trở nên vô cùng khó khăn. Stahle cảnh báo: > "Số lượng vị trí tuyển dụng ít hơn, nhưng số lượng người tìm việc lại nhiều hơn, điều này cho thấy cạnh tranh trên thị trường hiện nay rất khốc liệt. Tìm được một công việc phù hợp có thể mất nhiều thời gian hơn, và mức tăng lương cho những vị trí này cũng sẽ rõ ràng thấp hơn so với những năm trước." Nguồn:

Không chỉ là front-end, tất cả các lĩnh vực công nghệ đều tương tự, với sự phát triển của AI, phạm vi trách nhiệm và yêu cầu năng lực ban đầu sẽ thay đổi. Không phải front-end chết, cũng không phải công nghệ front-end chết, mà là mô hình làm việc cũ đã chết. Trước đây, khi có một ý tưởng trong kinh doanh, cần phải mô tả cho front-end, front-end sẽ thực hiện, và kinh doanh sẽ xác minh lại. Bây giờ, kinh doanh có thể trực tiếp sử dụng AI để tạo ra một nguyên mẫu, nếu không hài lòng thì tự mình chỉnh sửa, nếu không đáng tin cậy thì trực tiếp vứt bỏ. Nhưng những yêu cầu đã được kinh doanh xác minh vẫn cần có front-end/chuyên gia kỹ thuật chuyên nghiệp để hiện thực hóa, để giải quyết các vấn đề triển khai, vấn đề an ninh, vấn đề hiệu suất. Front-end có thể để AI làm nhiều việc nhàm chán. Front-end có thể không còn cần phải tự mình dành nhiều thời gian để xây dựng khung từ đầu, tìm kiếm các gói npm và chọn khung công nghệ, tự mình tạo ra bánh xe, nhiều công việc nặng nhọc có thể để AI làm, và tập trung năng lượng vào những việc có giá trị hơn. Front-end có thể tận dụng AI để mở rộng ranh giới khả năng của mình. Front-end cũng không cần phải giới hạn bản thân chỉ là front-end, mà còn có thể làm backend, vận hành.