美国求职网站Indeed的一项最新调查显示，美国新冠疫情爆发18个月后，工薪阶层父母比以往任何时候都更担心如何确保儿童保育，以及疫情造成的学校中断对他们工作造成的影响，约四分之三的受访者认为，他们孩子的学校将在今年某个时候暂时居家隔离或重新回到远程教育。

冠状病毒摧毁了美国劳动力市场，在深度和广度上都造成了历史性的冲击。过去十年增加的就业机会都被抹去了，没有一个主要行业能幸免于难。当前劳动力市场危机的范围和规模已经开始成为人们关注的焦点。

4月份迅速失业的工人人数令人难以置信。处于最佳工作年龄段的人有工作的比例降至69.7%，这是自1975年11月以来未曾见过的数字。全职占劳动力市场的44%，非自愿兼职比例上升至6.9%。失业率创下历史新高。但这些数字可能低估了新失业工人的人数，因为35.1%的人直接离开了劳动力大军。

几乎每个行业都存在失业风险，但痛苦的感觉并不均匀。自2月份以来，休闲和酒店业的就业人数下降了98.1%。4月份在低薪行业的就业人数下降了大约62%。

失业率的上升是由于临时裁员，这意味着这些工人还有希望很快被他们的前雇主召回。但就目前而言，这只是一种希望。每周有数百万人申领失业保险，Indeed上的招聘信息比去年同期减少了近40%。最重要的是，冠状病毒还没有得到控制。一场灾难袭击了美国劳动力市场，破坏仍在继续。

在总榜上来看，与技术相关的工作仍然是高收入赢家。在榜单的前25名工作岗位中，有9个高薪工作被技术职位占据。

下面就是Indeed的榜单：

不过，虽然技术职位上榜较多，但是也面临危机。

根据Glassdoor的报告，数据科学家（Indeed排名22位）的薪资相比去年的增速在减少。2月份数据科学家的平均工资与去年同期相比下降了1.4％。

果然高科技并非等于高薪水。

Indeed的这份榜单评选了两个维度：

• 时间维度：以2015年至2018年之间的工作岗位增加衡量。
• 数量维度：以工资最高（平均薪资在75000美元，约50万人民币）来衡量。

这两个维度综合判断，机器学习工程师从去年的第四，上升到今年第一名，并且平均工资为14.6万美元（约98万人人民币），岗位增长率高达344％！

机器学习工程师是一个非常有前途的职位，大多数机器学习工程师已完成硕士学位或参加在线认证课程。人工智能现在是发展最快的行业，已经渗透到各行各业中，比如一些传统行业比如汽车和家庭音响系统。这一趋势也体现在工作岗位上。

Indeed去年发布另一份榜单“需要AI技能的职位”十大排名：

上表的前三名：机器学习工程师、数据科学家、计算机视觉工程师也进入了Indeed2019年最佳工作榜单。

在榜单中，跟技术相关的岗位有9个，说明目前高技术可以和高收入划等号，分别是：

（1）机器学习工程师

（3）全栈开发人员

（10）Salesforce开发人员

（11）机器人工程师

（12）高级产品设计师

（13）计算机视觉工程师

（15）产品负责人

（18）敏捷教练

（22）数据科学家

榜单第二名是传统的保险经纪人职位，这也是该职位今年首次出现在名单上。

第三名是全栈开发工程师，这一职位去年排名第二。由于超过90％的智能手机用户使用应用程序，因此全栈开发人员的角色仍然处于高需求状态并不奇怪。另外，全栈开发工程师还有一点非常让人羡慕：可以期待更多的空闲时间。

虽然全栈开发工程师的平均工资远高于第二名，但是增长率相差很多，毕竟谈论工资高低的前提是有职位空缺。这一职位的平均工资11.4万（约76.7万人民币），增长率206%。

值得一提的是，虽然数据科学家的需求整体仍然在持续增长，高级数据科学家收入可以达到14万美元，并且可以从数千个空缺岗位中挑选。但对于刚进入大学或技术训练营的新进入者来说，情况就有所不同了，就业市场充斥着贴错标签的工作岗位和激烈的竞争。

根据Glassdoor的报告，数据科学家的薪资的相比去年的增速在减少。2月份数据科学家的平均工资与去年同期相比下降了1.4％。原因有两点：

• 毕业生的新增供应量激增，但入门级职位空缺很少，薪水也低得多；
• 很多公司错误的将数据标注等工作当做是数据科学家，这样的职位薪资自然偏低，从而拉低了数据科学家的薪资增速。

数据科学家的薪水下降是自2016年以来最大的月度降幅。随着该领域的崛起、数据科学课程和训练营的报名人数激增。有限的入门级工作岗位供应大幅增加压低了工资。

与此同时，为了赶上这股潮流吸引高素质人才，越来越多的公司将数据科学家的头衔用于数据分析师或统计学家等其他职位，这种职位头衔的混淆正在改变数据科学家队伍的构成，并因此压低了工资。

来自另一个求职网站ZipRecruiter的数据，也显示了初级数据科学家和高级数据科学家岗位需求之间的差距：在2017年至2018年间，高级数据科学家的职位增长了约3倍；但初级的“数据分析师”和“副数据科学家”的职位仅分别增长了22％和39％。

而在工资方面也出现了明显的两极分化，高级职位的工资增长很快，而初级职位的工资增长速度，低于整体数据科学工作的工资。

无论如何，数据科学家仍然占据了Indeed2019年最佳工作排行榜中第22名的位置，并且也吸引了其他领域的顶尖人才进入这个行业。

今年的25个最佳工作岗位中有9个属于技术领域，其中机器学习工程师、全栈开发人员、Salesforce开发人员、机器人工程师、计算机视觉工程师、数据科学家属于对技术技能要求比较高的职位；高级产品设计师、产品主负责人和敏捷教练这类求职者可能不需要非常高的编程能力。

而Indeed的调查也显示，72％的雇主认为非科班出身的毕业生与计算机科学学位的雇员，在实际工作中差距并不明显。

        从2008年8月到2018年8月，就业人数最多的行业是教育和保健服务、专业和商业服务，以及休闲和接待。

        教育和卫生服务行业并没有像其他行业那样受到经济衰退的打击。从2008年到2010年底，这个行业的就业增长都维持正值。教育和卫生服务的支柱主要集中在卫生行业，85%的就业是医疗保健和社会援助贡献的。

        在过去十年中，运输和仓储业的就业也在增长，其中近一半来自仓储业。信使约占运输和仓储就业增长的20%。

        失去份额的服务部门是其他服务，如金融活动、批发贸易、信息和零售贸易。金融和保险行业仍然没有回到危机前的就业水平。房地产行业也没有完全恢复，尽管恢复水平超过金融和保险子行业。

        所有产品生产行业分支的就业情况都没有达到2008年8月的水平，包括采矿和伐木、制造业和建筑业。制造业自2017年初以来一直在增长。建筑业是受房地产危机影响最严重的行业，就业在经济衰退期间跌至40年来的最低点。虽然它已开始复苏，但仍低于20世纪90年代末和21世纪初的份额。

        政府是过去10年来整体就业份额下降幅度最大的行业，尤其是州政府，不包括教育和当地教育。

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        根据美国劳工统计局（BLS）的新数据，超过2500万人在从事兼职工作，约占美国劳动力的1/6。BLS研究显示，不同背景、教育水平和年龄的劳动力选择兼职工作的原因有很多，学校出勤和家庭或个人义务是最重要的。事实上，Indeed的工作搜索数据显示了人们对兼职的兴趣因年龄而已。

        上图显示了Indeed上兼职工作点击量占所有工作发布点击量的份额。按照求职者年龄划分，年轻人和58岁以上退休人员对兼职工作的兴趣更高。

        按年龄细分这些数据凸显了求职者对兼职工作偏好的细微差别。16-17岁的求职者对兼职工作最感兴趣，其中约30%的点击次是兼职帖子。 18岁时年轻人通常读完高中并开始全职工作，因此对兼职的兴趣也开始大幅下降

        这种下降趋势一直持续到24岁，此前很多人一边做兼职一边上大学。

        兼职招聘点击量一直保持低位直到44岁左右，但是直到58岁兼职工作点击量才开始反弹。58-65岁的求职者对兼职工作越来越感兴趣，因为许多人在退休后选择灵活就业方式。

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再来看看SimplyHired的短期走势。

有趣的是，这里的OBJ-C并没有积极向上，但并其它语言的走势要好。Java在近几个月出现了大幅的下滑，但仍然大幅领先于其他语言。C++和 C#在过去的一年有几乎相同的趋势，在最近几个月都出现了下跌。

最后看下Indeed.com的相对图。

Obj-C增长最快，但已经放缓。C＃增长是稳定的，在过去3年徘徊在100％左右.Visual Basic和C++继续下降。Perl和Java是仍然增长的迹象，但不是很显着。

这意味着什么？首先，移动开发非常火，但移动开发并没有积极影响Java的上升。为什么Java是相对增长，却不明显，主要是招聘帖子比以前少 了，需求并没有从前那么旺盛。