為什麼EE， ME不好找工作？

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好久 沒寫文章了，這幾天 天天在琢磨 未來的計劃，所以 不如邊想邊寫。

不想蹭熱點，因為本來 也不是 趕潮流的人。 我覺得 每個人 成功 有不同 因素，有點人 天生聰明，有點勤奮，有的靠 身體耐勞，睡眠少，有的 social 善於搜集信息，。。。我呢，都不擅長，我善於預測，押對 方向。

如果 你上 一畝三分地 論壇，你會發現，上面鼓吹 轉碼 才是 唯一的道路。不管 你原來是什麼專業，條條大路通CS。包括 其他engineer 專業，EE或者 ME等等，對應的國內專業，比如說，自動化，通信， 微電子，機械， 生物工程 等等，但你從來 沒見過 一篇 文章說，為什麼其他這些Engineer 專業 不好找工作。。。。even though 我有篇文章 解釋了為什麼CS 好找工作。所以，我要來分析分析，其他Engineer 專業 怎麼了， 憑什麼 我們 不如你CS？我哼~

說了這麼多 有的沒的，來來來，我們進入正題。

我自己的background 其實 編程實力 並不強，但是 data science的功底其實很紮實，cover的面也很廣，應該說python寫的溜，而且各種熟悉。但是 業界還是web、mobile佔領80% 的感覺，所以沒有java、C++，在業界 很難橫著走。web、mobile大部分 還是以 java為主，比如大部分 互聯網 公司？C/C++ 用在 和硬體 有關的地方，例如，嵌入式呀，Database/System呀(e.g. cloud computing)，IoT等等。

我自己也覺得，應該比如說 self-driving啊，IoT呀，或者 涉及寫硬體的東西的， 應該都是 蠻火的方向呀。可是 我 面臨 現有的情況，和 有限的時間，我到底 應該怎麼做呢？

Java Vs C++?

首先，依照上文描述，我們要 說到 這些C++ programming的崗位，到底 好不好找？

結論 是 不好找！

注意陷阱： 如果 拍腦門去想，你覺得 很容易 覺得不對呀，怎麼會呢？ 是吧，就好像，大數據 這麼火，應該不會 不好找工作吧。可是 現實 情況是，做data的就是 不好找工作。在聽 "laioffer"的宣講課的時候，他們 講的就很坦誠，「每個做data班的學員，我們 都幫他們準備個plan B，就是讓他們也同時 上程序員培訓班。而且結果確實是，每個學員在找到data 相關的工作前，都 找到 程序員的offer了」。

所以 不過 新聞上 吹捧得多麼火，不一定好找工作的。

而 我看一個實驗時的印度小哥，本科IIT的，在實驗室 做了一年的RA，寫C++做robotics的，end up not being in robotics的公司，你猜 去了哪？ 東海岸Bloomberg 寫C++去了。。。

然後 我又去 查了 一畝三分地, 上面查了有過robotics或者 self-dirving 領域Engineer的面試的，然後 他們最後拿的 offer，也就是 general的 sde，並不是 隨了初心。

所以 結論有了，現在 來找可能的原因。

也就是 到底什麼因素（自變數x） 會影響 找工的難易（因變數y）呢？

labor market上面，供需關係 決定 價格（工資）和成交量（employment）。供給方，暫時 放著吧，也不好分析。公司對人才的需求呢？

首先， 我們把公司 的成本，分成 兩塊， 人力成本 + 固定成本 好了。這裡 引用一下以下問題的回答： 2018年4月中興遭受制裁會使ee行業得到國家重視，進而從業人員待遇變好嗎？

「如果是IT行業，成本其實更多是在人力上面。但是EE比如半導體或者光電，通信這種玩意，說白了成本並不是體現在人身上，而是體現在設備上頭。典型案例就是ASML的天價光刻機。那一台價格就是幾個億；難道因為貴就不買了？」

答主 通俗易懂的解釋 了，當 固定成本比重 遠大於 人力成本的時候，會發生 什麼。所以 拓展一下，還有什麼 行業 也是這樣，機械 傳統製造業，不是嗎？ 凡是 涉及硬體的東西 都有類似的特性。

這裡面的 mechanism，我展開解釋一下。

1) 想想 一下，你 在 新東方等 類似 培訓機構 當培訓老師，等你有經驗以後，你很容易就產生 自己單幹的 異心，可能唯利是圖的，還會 直接把 現有的生源 拉走。為啥？ 容易呀！ 你自己 租個 教室，或者 商住兩用的周末用一下 就行，其他的黑班呀等 硬體設施 很簡單，不難的，所以 你也就會 發現 新東方股價一直下跌，然後中小型 等培訓機構盈利能力走弱，這是必然的。

但你有沒有 注意到，幼兒園 這幾年 就特別火？為啥，因為 幼兒園 對硬體 條件要求高，例如場地（要大，有活動場地）呀，安全（食品，消防）呀，還有 審批等等 ，要求很大的 固定資產 投入，所以 幼師，是無法 「單幹」的，類似的也有 整容等 行業， 「整容主刀」沒法單幹。

所以 這個時候，同類 競爭 公司就不會 如雨後春筍般 冒出來，公司 也就 可以 截留 大部分收益了，不必給 員工。反之，因為 人 特別容易跳槽或者「單幹」的話，就不得不 捨得 花錢 留住你。

2） 而 現在的程序員 的工作，我覺得 真的 很像 編輯， 文宣。從 反面來解釋吧，想像一下，紙質媒體時代，核心幾個主編，寫稿子，編輯潤色，校對， 然後 大批量的生產，無需變動。對應起來，設計晶元、電路等等，不就核心 幾個人 設計，傳統製造業，不也就是 幾個人 設計好模板，然後 標準化 批量生產， 不用 太差異化。自媒體時代（碼農），不一樣吧，每個公司 都有自己家的情況，都要確定 自己的前端的框架呀，後端的工具呀，來 對應寫 相應的代碼。

那你覺得， 紙媒體時代，和 自媒體時代，什麼 變了？應該是這個行業 需要一定程度「自動化」，來簡化， 使得 固定成本 變小了，你有個手機，就不用 買個專門的單反，靠專業記者了，你有個公眾號，就不用 找印刷廠 冒著 不暢銷的風險，印刷出來。

但同時，又不能過於自動化，極端情況 是 機器寫稿子，那麼 連 編輯 都唄替代了。所以 我稱之為 「有足夠的automatic，但又足夠的manual」， 缺一不可。你想像一下，曾經 我們有些 程序員 管理 伺服器等等，現在 不都 在雲上 託管了嘛，這批人也就被裁掉了。

3）沿著 編輯的例子 繼續 想像一下，假定 世界上的 entertainment的需求 是固定的，那麼 一個 centralized的報社 被打散了，變成了 幾個 小型的 自媒體 公眾號，那麼雇的 編輯 是變多了，還是 變少了？ 我覺的 是變多了，因為 以前 大家被迫 看春晚總有幾個走神的，entertainment的需求未被很好地滿足，現在 都是personalized以後，理想情況是，每個人都能找到 最想看的頻道 和明星，總量 就提上來了。

從硬體角度來說，是不是多了一個iPhone硬體，卻 多了幾倍的IOS APP？上一條說的是，增加了 好多公司，這條 說的是，如果增加的公司 個數一樣，軟體行業 比硬體公司，單個公司 增加 僱傭的人數 也是 更多的。

我覺得，我就是在不斷地generalize各種情況，無他，討巧而已~

4） 那 維護呢？ 其實 機械等 崗位， 也就是 第一批 工程師 吃香，啥意思？ 因為 買車床，生產線 太貴，所以 一旦 設備 能改 就不買，所以 更新換代 相比於 IT 產品的話，實在太慢了，不是嗎？ 對於 APP呀，SaaS來說，前端 framework 不斷更新， 我們要跟著 更新。後端 出了一個performance更好的database，我們要migrate。 PM要 該需求，我們還要更新。你說，這不是 按sprint來算的？而且 隨著 IT公司的用戶 增加，你的APP的scalability 也要有提高，那麼 製造業就是 加個機床而已，沒啥 特別的，但是 我們 要不斷的 更新各個component，來避免bottleneck。Also， 每家有每家的architecture，都要 按照各自的需求來 改動，不像是 說 加個 生產線 就 automatically 解決了問題。

換句話說，想像一下，在 萬物混沌的時候，只有兩個有智慧的人，一個 是 機械工程師，一個是 程序員， 剩下的都是 潛在用戶。 機械工程師 設計了一個模具，然後 批量製造出來了， 大賣，只要 他 不後續 upgrade，他就可以不用招 新機械工程師了， 可能頂多多招 點工人。。。？但是程序員 開發了一個 APP，他就算 後續不更新版本，用戶量上來了以後，也要招其他程序員，解決系統穩定，scalability的問題。所以 老人 帶 新人， 來maintain 你的app。

所以匆匆結尾的話就是，如果你想做涉及 固定成本/人力成本 高的行業，記得 混進 第一批 工程師。

我覺得，我暫時 還是 強化java，在互聯網公司，這一波 是 趕不上了，爭取 趕上下一波，我也知足了。有時候 人生也挺艱難呀，我搞了這麼久，才 有個 維持生計的活計，果然 天資不夠，只能 時間來補了。

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邊分析，邊寫，實在是 太累了，我暫時就這樣吧。