Recruiting und Software sind kaputt
(urflow.bearblog.dev)- Ein Softwareingenieur mit rund zehn Jahren Berufserfahrung wurde im Juni 2025 zusammen mit seinem Team bei Blizzard entlassen und erlebt seither bei der Jobsuche den schlechtesten Arbeitsmarkt seit Jahren
- In den vergangenen sechs Monaten wechselten sich letzte Interviewrunden, frühe Absagen und Bewerbungen ohne jede Rückmeldung ab; besonders belastend waren Niederlagen in der Schlussphase gegen andere Kandidaten oder interne Wechsel
- Frühe Filter wie Coderpad, HackerRank oder KI-beaufsichtigte Tests lassen sich zwar mit KI umgehen, benachteiligen aber regelkonforme Bewerber, denen der Zugriff auf API-Referenzen oder Hilfeseiten verwehrt wird, und schaffen so eine strukturell nachteilige Situation
- KI hat keyword-basierte Lebenslaufselektion und lästige Nebenaufgaben verschärft und zu einem zermürbenden Bewerbungsprozess geführt, in dem Firmen sogar Anforderungen wie den Verbrauch von Claude-Tokens durchdrücken
- Der Druck, KI-Coding als Zukunft zu akzeptieren, wirkt wie die Aufforderung, die Würde von Künstlern, Test- und Review-Verantwortlichen, Autoren sowie Ingenieuren aufzugeben, die Sicherheit und Codequalität ernst nehmen
Erfahrungen bei der Jobsuche nach der Entlassung
- Als Softwareingenieur mit etwa zehn Jahren Berufserfahrung arbeitete der Autor erst bei kleinen Auftragnehmern und danach rund sieben Jahre bei Blizzard, bis er im Juni 2025 zusammen mit dem gesamten Team entlassen wurde
- Seitdem ist er fortlaufend auf Jobsuche und empfindet den aktuellen Markt als den schlechtesten Recruiting-Markt, den er seit Langem gesehen hat
- Die Ergebnisse der Bewerbungen in den vergangenen sechs Monaten waren nicht nur in eine Richtung schlecht, machten den Prozess aber gerade deshalb noch zermürbender
- Einige Interviews gingen bis in die letzte Runde
- Bei manchen Bewerbungen kam das Aus schon in frühen Filtern
- Selbst bei Bewerbungen, bei denen die eigenen Fähigkeiten sehr gut zur Stelle passten, herrschte von Unternehmensseite oft völliges Schweigen
- Absagen in der Schlussphase blieben besonders hängen
- Der Prozess wirkte zunächst positiv, doch in manchen Fällen lagen andere Kandidaten oder interne Wechselkandidaten vorn
- Nach mehreren Wochen im Verfahren fragte der Autor nach anderen passenden Positionen beim Recruiter, erhielt darauf aber keine Antwort mehr
- Genervt von bedeutungslosen Kontakten und Recruitern löschte er seine LinkedIn-Verbindungen
KI und frühe Filter verstärken die Zermürbung
- Frühe Filter wie Coderpad, HackerRank oder KI-beaufsichtigte Tests werden als der frustrierendste Teil genannt
- Unternehmen setzen sie als Filter in unterschiedlicher Form ein, doch für Menschen mit Smartphone und modernen KI-Tools lassen sie sich leicht aushebeln
- Wer sich hingegen an die Regeln hält, muss sich in einer App, die den ganzen Bildschirm einnimmt und den Zugriff auf API-Dokumentation oder Referenzseiten blockiert, allein aus dem Gedächtnis daran erinnern, wie man sprachspezifische Listen oder Heaps erzeugt
- Selbst wenn man solche Filter ablehnen möchte, fühlt es sich an, als bliebe nur Anpassung
- Zwischen Unternehmen, die KI aggressiv vorantreiben, fühlt sich Jobsuche wie eine Sisyphusarbeit an
- Recruiting wirkt wie ein Prozess, der Fähigkeiten auf das Niveau von Anforderungen wie der Anzahl verbrannter Claude-Tokens reduziert
- Es sei ein System entstanden, das keyword-basierte Lebenslaufselektion und eine Schicht hektischer Aufgaben immer schwerer passierbar mache
- Bei jeder Bewerbung fühle es sich an, als würde das Unternehmen verlangen, barfuß auf Lego zu tanzen
- Mit der Zeit verinnerlichen Jobsuchende unter immer verzweifelteren Kandidaten, nur noch „der am wenigsten schlechte Kandidat“ zu sein
- Schon ein Interview zu bekommen, erscheint dem Autor als Glück
- Frisch von der Universität kommende Menschen erleben seiner Ansicht nach, wie Unternehmen die Leiter wegziehen und darauf hoffen, dass Anthropic den Bedarf an Juniors beseitigt
- Schon vor der Verbreitung von KI war der Arbeitsmarkt nicht gut, doch KI habe die bestehenden schlechten Seiten verstärkt
- Der Rat, KI-Coding als Zukunft anzunehmen, wirkt wie das Aufgeben von Freunden, die Kunst schaffen, von Menschen, die Code ordentlich testen und reviewen, und von Autoren, die selbst in gewöhnliche Dialogzeilen Energie investieren
- Es bedeutet auch, die Würde als Softwareingenieur aufzugeben, der Sicherheit und Code ernst nimmt
- Die Freude daran, ein Computer-Nerd zu sein, will der Autor sich nicht nehmen lassen, doch der gesamte Prozess ist äußerst ermüdend
1 Kommentare
Hacker-News-Kommentare
Ich habe über 5 Jahre lang versucht, in dieses Feld zu kommen (vor AI), bin am Ende aber ausgestiegen.
Den Abschluss habe ich praktisch abgeschrieben, LinkedIn geschlossen und bin als Dieselmechaniker in ein Handwerk gewechselt.
Es war die beste Entscheidung meines bisherigen Lebens: gute Bezahlung, konstante Arbeit, und die Kollegen versuchen nicht ständig, sich gegenseitig zu übertrumpfen. Jetzt bekomme ich sogar meine Ausbildung bezahlt, und mein Lohn steigt jedes Jahr, bis ich die volle Qualifikation habe. Ich verdiene deutlich mehr als in einem Junior-Developer-Job.
Mir wurde immer erzählt, Handwerksberufe seien nur Knochenarbeit und man mache sich innerhalb von 5 Jahren den Körper kaputt, aber zumindest diese Arbeit ist überhaupt nicht hart. Ich liege auf einem Rollbrett und drehe am Schraubenschlüssel, und für alles über 50 Pfund gibt es einen Lift.
Jetzt macht Technik wieder Spaß, und ich baue Projekte, weil ich sie bauen will. Ich komme nach Hause und entspanne mich, indem ich Code für private Projekte schreibe.
Wenn ich meine Freunde aus der Tech-Branche aus der Ferne betrachte, ist mein einziger wirklicher Fehler, nicht früher gewechselt zu haben. „Um zu gewinnen, muss man manchmal verlieren.“
Ich frage mich auch, ob ich mit etwas anderem glücklicher wäre, aber bei meiner Persönlichkeit bezweifle ich das ziemlich stark.
Auch der Originalautor sieht sich selbst offensichtlich als Computer-Mensch, daher verstehe ich es nicht so, dass er die Branche wegen mangelnder Fähigkeit oder fehlendem Gespür verlassen hat.
Ich habe in der Softwareentwicklung allerdings einige Leute gesehen, die ihre Arbeit zwar „ganz okay“ hinbekommen, bei denen sich dieses intuitive Passgefühl aber nicht so leicht einstellt wie bei mir.
Deshalb empfinde ich es als Glück und als tiefes persönliches Glück, in einem Unternehmen zu sein, in dem ich etwas, das immer meine Leidenschaft war, auch genießen kann. Die Computerbranche ist nicht völlig furchtbar, aber für manche Leute ist sie einfach keine echte Leidenschaft, und das ist in Ordnung.
Vor etwa 20 Jahren habe ich nach dem High-School-Abschluss auch überlegt, Kfz-Mechaniker zu werden, bin dann aber doch bei Informatik gelandet.
Ich frage mich, ob man dafür wieder zur Schule musste oder einfach eine Werkstatt gefunden hat, die einen als Azubi nimmt. Falls ja, würde mich auch interessieren, wie du sie überzeugt hast, dass du gut in dem Job wärst und dabeibleibst.
Vor Kurzem habe ich angefangen, EDC-Taschen und minimalistische Laptop-Rucksäcke zu machen. https://ancientedc.com
Es wird wahrscheinlich nie so viel Geld bringen wie Tech, aber ich liebe es wirklich, an der Nähmaschine zu sitzen und physische Produkte zu schaffen, die Menschen tatsächlich gern benutzen.
Die Freude an stetigem Fortschritt wird von vielen unterschätzt. Ein schneller Höhepunkt führt meist zu einem langen, deprimierenden Abstieg.
Viele Menschen würden wahrscheinlich lieber eine Laufbahn haben, die über 40 Jahre jedes Jahr um ein paar Prozent wächst, als eine Karriere, die steil ansteigt und dann zusammenbricht. Besser langsam wachsen und dauerhaft wertvoll bleiben als mit 35 als ausgebrannter Shootingstar zu enden.
Ehrlich gesagt glaube ich, dass dieser Abstieg auch Gründe hat, die nichts mit AI zu tun haben. Die IT-Industrie ist schlicht gereift. Welche neuen, tiefgreifenden Design-Patterns wurden in letzter Zeit breit übernommen, wenn man die klassischen GoF-Patterns, Enterprise-Patterns und deren Varianten ausklammert? Wie viele der im Web allgegenwärtigen „unverzichtbaren“ Datenstrukturen und Algorithmen wurden in den letzten 10 Jahren überhaupt erfunden? Selbst im Open Source gibt es in den letzten 5 Jahren nicht viele neue Projekte auf Plattform-Niveau, in die große Unternehmen massiv Ressourcen stecken.
Letztlich fressen wir unseren eigenen Schwanz. Es ist nur noch endloses CRUD. In so einer Stagnation wird die Tech-Abteilung zwangsläufig zu einem Cost Center. Auch ohne AI wären wir in einer Sackgasse gelandet, und AI ist nur das Werkzeug, das die Automatisierung erleichtert, weil der Großteil der Arbeit bloß darin besteht, alte Code-Patterns neu anzuordnen.
Die Vibration eines Schlagschraubers und das ständige feste Greifen von Werkzeugen können den Händen über 10 bis 20 Jahre hinweg erheblich schaden. Auch wenn dir jetzt noch nichts weh tut, könnten Griffe mit dicker Polsterung sinnvoll sein.
Schweres Schrauben kann auch die Schultern ruinieren. Schultergelenke kann man zwar ersetzen, aber ich habe gehört, dass dieser Prozess nicht besonders angenehm ist.
Der Jobmarkt war schon vor dem Eindringen von AI in jeden Winkel des Marktes nicht besonders gut, aber AI hat alle schlimmsten Seiten noch beschleunigt
Ich habe Leute, die angeblich klüger sind als ich, sagen sehen, AI-Coding sei die Zukunft und man solle es einfach akzeptieren. Aber damit lässt man Freunde, die Kunst schaffen, Menschen, die sich zu Tode abrackern, um Code ordentlich zu testen und zu prüfen, und Autorinnen und Autoren, die ihre ganze Kraft selbst in eine ganz gewöhnliche Dialogzeile legen, im Stich
Man wirft damit auch die Würde des Softwareingenieurs über Bord, dem Sicherheit und Code wirklich etwas bedeuten
Man darf sich niemals an einen Tech-Stack klammern, wenn man nicht bereit ist, ihn innerhalb von 30 Sekunden zu verlassen, sobald man die Hitze direkt vor sich spürt. Das ist Disziplin
Man hätte in der frühen Industriellen Revolution genauso sagen können, der Kauf maschinell hergestellter Waren sei ein Verrat an Freunden, die jahrelang an ihrem Handwerk gefeilt haben. Trotzdem haben die Leute die Maschinen gewählt, die 10-mal billiger und schneller waren
Inzwischen ist AI gut genug geworden, dass man nur schwer behaupten kann, man nutze sie nicht, um höhere Qualitätsmaßstäbe zu halten. Es ist letztlich eher eine Frage davon, sie instinktiv abstoßend zu finden
Ob gewinnorientiertes Unternehmen, FLOSS-Projekt oder einfach nur ein Zeitvertreib
Man kann sie nicht dazu bringen, sich mehr zu kümmern, und in der Praxis passiert das auch nicht. Man sollte seine Zeit auf der Erde nicht damit verschwenden
Das Überangebot an Softwareingenieuren und technischem Personal wird bestehen bleiben. Einige werden in den AI-Bereich wechseln, einige werden desillusioniert sein, und einige werden überhaupt keine Arbeit finden
Es mag im Tech-Bereich noch eine gewisse Zahl an Jobs geben, aber die Löhne der Mehrheit könnten weiter sinken, sich dem durchschnittlichen Mindestlohn annähern oder vollständig ausgelagert werden. Wenn Zahl und Bezahlung der Jobs im Verhältnis zu den Ausbildungskosten nicht mehr stimmen, werden viele versuchen, in nichttechnische Bereiche zu wechseln. Aber auch bei begehrten Jobs gibt es nur begrenzte Plätze, und ein Teil davon könnte ebenfalls an Automatisierung oder AI gehen
Auch Veränderungen, die klein wirken, werden wichtig. Zum Beispiel könnte ein Rückgang der Kriminalitätsrate in einer kalifornischen Kleinstadt plötzlich Kfz- und Fensterglasreparateure verdrängen. Wer die Tech-Branche verlässt, konkurriert dann um dieselben schrumpfenden Jobs mit Menschen, die leichter zu finden und einfacher in der Zusammenarbeit sind. Die Mieten werden kaum stark sinken, und andere Preise werden wahrscheinlich steigen oder stagnieren. Auch Tech-Gehälter sind teilweise stark gestiegen, aber die Mehrheit sinkt oder stagniert. Es geht nicht darum zu sagen, dass AI alle Menschen in allen Bereichen verdrängt, aber es wirkt so, als würden die Leute die makroökonomische Perspektive viel zu klein betrachten
Je mehr die „Kenntnisse“ der AI aus mehr Ländern mit unterschiedlichen Sprachen und Prioritäten gespeist werden, desto stärker werden Menschen aus dem englischsprachigen Raum und einigen anderen Sprachräumen verdrängt. Mit Brain-Computer-Interfaces könnte das noch stärker werden. Länder mit einer Milliarde Einwohnern und Großfamilienstrukturen könnten einige Menschen in Ländern wie den USA aus sozialen Netzwerken herausdrängen. Wenn ein Name ethnisch ähnlich klingt, wird er in einer Warteschlange womöglich eher bevorzugt, und noch mehr, wenn man aus demselben Land kommt. Das funktioniert schon jetzt ständig in die andere Richtung, und AI-Modelle nutzen solche Daten genauso wie Menschen
Entscheidend ist natürlich, dass das kein reines Tech-Problem ist. Technische Dokumentation ebenso wie das Schreiben von Filmen und Romanen, Bereiche rund um große Datenmodelle, Buchhaltung und pharmazeutische Forschung werden größtenteils durch AI-Modelle automatisiert und erforscht werden. Wenn das Modell existiert, braucht man dann noch forensische Buchhaltung?
Jemand sagte, Menschen müssten die Aufsicht übernehmen, aber wenn untergeordnete AI-Systeme sehr viel leistungsfähiger als heutige obere Mittelklasse- oder Spitzenkräfte sind, schnell weiterwachsen und gleichzeitig keine Fähigkeit zur Fehlerkorrektur haben, wie soll man das dann überwachen? AI will deine Eingriffe vielleicht gar nicht, und du kannst womöglich nicht beurteilen, ob sie eine gute Lösung gewählt hat
Wirklich gute Techniker bauen ihr Können meist durch Erfahrung, Anstrengung, Wiederholung, die Fähigkeit, Muster im „Gefühl“ von Debugging, Crashes, Programmausführung und Datenfarmen zu erkennen, und sogar durch Mensch-Computer-Interaktion auf
Irgendwann könnte AI uns sogar davon abraten, überhaupt nach Arbeit zu suchen. Vielleicht tut sie das bereits, vielleicht weil sie glaubt, dass wir nicht dieselben Lösungen wählen würden
Das ist keine Paranoia, sondern einfache Logik. Wir versuchen, Modelle zu bauen, aber wir selbst haben die Lösung auch nicht. Drängen wir am Ende nicht unsere eigene Karriere, vielleicht sogar unseren Platz auf der Erde, aus dem Preiswettbewerb? Das ist mehr als bloße Hybris
Die Technologien zu nutzen, die Arbeitgeber eingesetzt sehen wollen, ist kein Verrat an Freunden
Es ist ein großer Fehler, auf so agitatorische Weise mehrere Probleme in einen Topf zu werfen. Nicht alles muss eine Front im Kulturkampf sein
Schon wenn man AI auf bestimmte Weise nur leicht anfasst, kann man Freunde verlieren. Denn die Künstler, die die Spieleindustrie aufgebaut haben, wurden bereits massiv ausgebeutet und werden jetzt vollständig verdrängt
Aus Sicht der Business-Development-Seite mag AI wie ein Werkzeug wirken, das Fachleuten enorme Schlagkraft verleiht und deshalb weniger existenziell bedrohlich erscheint, aber in der Spielebranche vernichtet der Einsatz von AI sofort einen menschlichen Job. Wenn AI in Sekunden Hunderte einzigartiger kleiner Pixel-Charaktere im richtigen Format ausspucken kann, warum sollte man dann noch einen Pixel-Artist bezahlen?
Hollywood erlebt dasselbe. Firmen, die AI für Hollywood bauen, agieren im Verborgenen. Sie werben nicht damit und stellen es nicht zur Schau. Denn niemand auf der Anwenderseite will bekannt machen, dass diese Werkzeuge genutzt werden. Schließlich braucht man immer noch hochqualifizierte Fachkräfte, die die Lücke zwischen Konzept-AI und AI für abendfüllende Kinostarts schließen
Die Softwarewelt macht sich Sorgen um AI, aber die Kreativbranchen haben wörtlich gesprochen solche Angst vor AI, als würden sie mit brennender Hose in den Himmel schreien und dabei das Dorf niederbrennen
Menschen, die angegriffen werden, können nicht entscheiden, ob sie an der Front leben oder nicht, und unzählige hochqualifizierte Kreative konnten auch nicht entscheiden, ob sie fast über Nacht ihre ganze Karriere verlieren oder nicht
Und das ist kein Kulturkampf, sondern Klassenkampf
Besonders im Indie-Bereich kann schon der bloße Eindruck, man unterstütze AI, dazu führen, dass man viele Sponsoren und Werbeverträge mit Influencern verliert. Das wird nicht für immer so bleiben, aber im Moment ist es ein explosives Pulverfass
Die Branche wird feststellen, dass es leicht ist, LLMs Code schreiben zu lassen, aber sie guten Code, der für die Produktion taugt, schreiben zu lassen, ist für sich genommen eine eigene Fähigkeit.
Letztlich muss diese Arbeit von Menschen erledigt werden, und ich glaube nicht, dass sie sich mit LLMs effektiv automatisieren lässt. Das wird in der zukünftigen Softwareentwicklung ein Unterscheidungsmerkmal sein.
Ehrlich gesagt: Wenn du in der Spielebranche arbeitest, musst du dir kaum Sorgen machen, dass LLM-Coding dich ersetzt. Die Tools der Spielebranche sind für LLM-Coding am wenigsten geeignet. Es gibt einen hohen Anteil an visuellem Scripting, extrem viel Reflection, und Unreal C++ sowie Unity C# sehen wie normales C++/C# aus, funktionieren in der Praxis aber anders.
LLMs können verborgene implizite Zustände nicht effektiv erschließen. Wenn Code richtig aussieht, in Wirklichkeit aber anders funktioniert, geraten LLMs durcheinander und beginnen zu halluzinieren.
Das Kennzeichen von miserabel geschriebenem Code ist, dass er erstaunlich lange laufen kann.
Und wenn er dann irgendwann ausfällt, sind die Person, die ihn gebaut hat, die Führungskraft, die ihn durchgedrückt hat, und die Executives, die ihn erzwungen haben, wahrscheinlich schon weg.
Deshalb glaube ich das nicht. Solange Software so aussieht, als würde sie funktionieren, kümmern sich die meisten Unternehmen im Großen und Ganzen nicht um Codequalität. Wer mit AI langsam hochwertigen Code liefert, kann unter neuen Maßstäben gegen jemanden verlieren, der schnell Müll herauspumpt.
AI ist gut in NCTification. Sie fügt unnötigen Code und kaputte Logik hinzu. Es mag funktionieren, aber es entspricht nicht unbedingt Best Practices.
Die Leute vergessen, dass die heutige AI eher Machine Learning als echte künstliche Intelligenz ist und nur so gut wie das trainierte Modell. Ist das Modell gut, ist auch der Agent gut; ist das Modell schlecht, ist auch der Agent nur mittelmäßig.
Unternehmen machen denselben Fehler.
Ich habe für Claude einen Skill gebaut, der per API mit einem MCP-Server kommuniziert, und für dieselbe Aufgabe verwendet er statt ungefähr 2.000 nur rund 700 Tokens, ist also günstiger und deutlich schneller. Es dauert Sekunden statt Minuten.
Am Ende läuft es wieder darauf hinaus, dass agentische AI nur so gut ist wie das trainierte Modell. Vibe Coding zu betreiben, ohne Schwachstellen einzubauen, ist ein ganz anderes Niveau.
Zu Beginn des LLM-Hypes haben wir im Team ChatGPT mit Godot getestet. Damals war GDScript 2 gerade erschienen, und der Trainingskorpus von ChatGPT basierte ganz offensichtlich auf GDScript 1, daher war das nicht besonders erfolgreich.
Mit ChatGPT konnte man zwar eine grobe Schritt-für-Schritt-Übersicht erstellen, wie man in Godot etwas umsetzt, und es wie ein maßgeschneidertes Tutorial verwenden. Wenn kein Code dabei war, war ChatGPT auch okay, und Gemini schien besser zu sein. Mein Eindruck war, dass Gemini aus irgendeinem Grund etwas besser mit GDScript 2 klarkam.
In letzter Zeit probiere ich es mit Claude, aber die Ergebnisse sind immer noch gemischt. Ich musste ein paar Skills und Erweiterungen installieren, und ehrlich gesagt habe ich fast blind befolgt, was ein AI-Befürworter empfohlen hat, daher kann ich schwer sagen, was genau es war. Manchmal funktioniert es, aber wenn nicht, ist noch schwerer zu erkennen, warum nicht. Insgesamt war die Developer Experience mit ChatGPT zum Erzeugen maßgeschneiderter Tutorials besser.
Ich stimme auch stark zu, was die viele Reflection angeht. In der Praxis muss es nicht einmal bis zur lehrbuchmäßigen Reflection gehen. Game-Entities sind so verknotet, dass man sie, wie bei Beispielen wie dem Zug-NPC in Fallout 3 oder den internen Abläufen von Skyrim, in Formen verbiegt, für die Vererbung und Objektorientierung nie gedacht waren.
Um ein schmutziges Geständnis abzulegen: In unserem Spiel gibt es eine riesige
switch-Anweisung, die Game Objects verarbeitet. Sie existiert an mehreren Stellen für verschiedene Game-Object-Typen. LLMs (Copilot und Codex) konnten einfachen Code erzeugen, der einenswitch caseergänzt und den Rumpf schreibt, aber in dem Moment, in dem ein neues Objekt mit anderen Objekten interagieren musste, konnten sie sehr schnell nicht mehr vernünftig schlussfolgern. Ganz zu schweigen davon, dass es Hunderte von Edge Cases zu berücksichtigen gibt.Und bevor jemand so tut, als wäre er besonders schlau: In den fast 10 Jahren, in denen ich mit dieser Codebasis gearbeitet habe, gab es mehrere Versuche, diese
switch-Anweisungen zu „refaktorisieren“, und es waren immer enthusiastische Anläufe von Neulingen. Ich habe es geschafft, einen dieser Giganten zu erledigen, soweit ich weiß als einziges erfolgreiches Beispiel, und das auch erst letztes Jahr. Aber im Grunde habe ich ihn nur an einen anderen Giganten delegiert. Die beiden waren Zwillinge, und man konnte ohne einen von ihnen leben. Die Alternative enthält lovecraftsche Geometrie, sodass die schmutzige Lösung in Wahrheit die saubere ist.Claude war hervorragend darin, Edge-Case-Bugs zu finden, aber das gilt erst, nachdem der Code richtig geschrieben wurde. Wenn QA vor dem Release Bugs in einem Feature meldet, liegt Claudes Trefferquote beim Debugging bestenfalls bei 50:50. Bei Player-Reports oder Live-Incidents steigt sie aber auf etwa 80 %.
Ich stimme trotzdem zu, dass man sich in der Spielebranche keine Sorgen machen muss, durch LLM-Coding ersetzt zu werden. Ich wünschte nur, das würde man auch dem Topmanagement sagen. Als Engineer bin ich vom Wert meiner Arbeit überzeugt, aber ich weiß nicht, ob das Management das versteht. Egal wie sehr ich erkläre, welche Features ich ausgeliefert und welche Infrastruktur ich aufgebaut habe, es kommt nicht an, dass LLMs diese Ergebnisse nicht automatisieren konnten.
Bei DevOps ist es nicht anders.
Es hat 4 Monate gedauert, einen 2-Jahres-Vertrag zu bekommen, und wegen des Gesetzes konnte er nicht weiter verlängert werden.
Einen weiteren Vertrag zu bekommen hat 5 Monate gedauert, aber er lief nur 6 Monate, und diese Woche ist die letzte.
Ich arbeite seit fast 20 Jahren in der IT. Ich habe alles erlebt: vom Einwahlzugang zu ADSL, von On-Premises zur Cloud, von Software zu SaaS, von der Zeit, als alles Handarbeit war, zu GitHub und CI/CD, von VMs zu Kubernetes, von DevOps zu DevSecOps und zuletzt zu AI.
Ich habe mich auch auf IT-Jobs beworben, aber inzwischen denke ich ernsthaft darüber nach, etwas außerhalb der IT zu machen. Mein Homelab ist mein Haupt-Hobby und ich liebe es wirklich, und trotzdem ist es so.
Wenigstens ist es erfreulich zu sehen, dass einige der Unternehmen, die Engineers entlassen und durch AI ersetzt haben, merken, dass sie nach einem halben Jahr 500.000 Dollar, also 1 Million Dollar pro Jahr, für AI-Token-Kosten ausgeben.
Ich höre ständig von Entwicklern: „Wir haben AI benutzt, und der Code läuft, aber wir verstehen ihn nicht.“ Es hat bereits begonnen, und 2027 werden mehr Unternehmen als je zuvor wegen der durch AI verursachten schiefen Ebene Sicherheitsverletzungen erleben.
SEO ist 2026 gestorben, deshalb nutze ich Perplexity AI als Google-Ersatz. Es zeigt schließlich alle verwendeten Quellen an. Aber meinen Code schreibe ich komplett selbst. Das ist etwas anderes als Copy-and-Paste.
Ehrlich gesagt bin ich müde. Nach mehreren Generationen technologischer Sprünge bin ich wirklich erschöpft.
Vor 2 Wochen habe ich im ersten Aussiebungstest eines großen Unternehmens 100 von 100 Punkten ohne AI erreicht.
Ich war ziemlich sicher, dass ich die erste Runde bestehen würde, und habe es sogar ein paar Freunden angedeutet, wurde am Ende aber per automatischer Mail abgelehnt.
Der aktuelle Arbeitsmarkt ist verrückt, und ich weiß nicht, wonach Recruiter überhaupt suchen. Mit AI wird man abgelehnt, ohne AI auch. Man fragt sich, ob sich die Zeit der Massenarbeitslosigkeit aus den Geschichtsbüchern genau so anfühlt.
Im derzeitigen Einstellungsabschwung muss man verstehen und akzeptieren, dass inzwischen fast alles zufällig ist. Wenn man trotz perfektem Technik-Quiz oder HackerRank-Score abgelehnt wird, muss man nicht nach einem eigenen Fehler suchen.
Theoretisch gab es nie einen besseren Zeitpunkt als jetzt, um Software-Engineering-Talente einzustellen. Es gibt sehr viele Kandidaten, die während des Einstellungsbooms in der Corona-Zeit auf Basis hoher Einkommen Schulden aufgenommen haben, dann entlassen wurden und nun Geld brauchen.
Trotzdem nimmt die Zahl der Einstellungen nicht zu. In der HR-Branche wissen viele, dass sich ihre Arbeit durch die Kombination aus Kandidatenfilterung, Machine Learning und grundlegenden technischen Interviewprozessen ersetzen ließe. Deshalb müssen sie den Prozess so komplex und undurchschaubar wie möglich machen, um Führungskräften sagen zu können: „Wir haben so viele minderwertige Kandidaten herausgefiltert.“
Wenn das so weitergeht, wird es entweder eine Rückkehr zum Mittelwert geben oder die Gesellschaft wird insgesamt stark instabil. Man kann nicht den Großteil der Bevölkerung im arbeitsfähigen Alter aus dem Arbeitsmarkt drängen.
Vor einem Monat habe ich patio11s „don’t call yourself a programmer“ noch einmal gelesen und fand, dass es sehr gut zur aktuellen Lage passt.
Der Kern lag nicht im selbstgewählten Titel, sondern in anderer Karriereberatung.
Deshalb wollte ich „don’t call yourself a Software engineer“ schreiben. https://idiallo.com/blog/you-are-an-ai-enabled-engineer-now
Wir tappen immer noch in dieselbe Falle und glauben, man werde allein wegen technischer Fähigkeiten eingestellt.
Wenn Lebensläufe nur anhand von Fähigkeiten geparst und bewertet würden, hätte der Originalartikel recht. Dann wären alle im Nachteil. Aber die Jobsuche beginnt lange bevor man tatsächlich eine Stelle sucht. Am Ende geht es vor allem um die Verbindungen, die man unterwegs aufgebaut hat.
Die Kunden sind Unternehmen, die jemanden für das Feld „Software Engineer“ suchen, und deshalb verkauft man sich genau so. Daran ist überhaupt nichts falsch.
Man muss auch sehen, wer Patrick damals war. Er war SEO-Berater und insgesamt ein Spezialist für Business Development. Er konnte auch programmieren und war in diesem Bereich sehr früh dabei. Das war eine Zeit, in der es den Beruf des SEO-Experten fast noch gar nicht gab.
Wenn Softwareentwicklung also die einzige Fähigkeit ist, die man hat, sollte man sich natürlich so nennen. Wenn die Hauptfähigkeit SEO oder ein anderer Marketingkanal ist, dann sollte man sich entsprechend so nennen.
Die eigentliche Lehre aus „Nenn dich nicht Programmierer“ ist, nach Marktchancen zu suchen, in denen man das Programmieren nutzen kann und dafür besser bezahlt wird. Und man kann sich dabei trotzdem Programmierer nennen.
Deshalb ist die Erklärung mit den tollen Ideen wie Outsourcing so komisch. Nach dem Motto: „Ersetzen wir die teure Kostenstelle in einem Niedriglohnland durch eine billigere Kostenstelle, die Magie wirkt, die wir irgendwie brauchen, um die wir uns aber nicht weiter kümmern.“
Wenn man den Rest dieses Guides liest, ist auch die Randbemerkung gut, dass man Outsourcing als Karrierebedrohung vollständig ignorieren kann. Niemand outsourced ein Profitcenter. Das ist wie die Pointe eines MBA-Witzes: als würde man vorschlagen, ein Versionskontrollsystem durch einen Stapel Kopien auf Disketten zu ersetzen.
https://www.kalzumeus.com/2011/10/28/dont-call-yourself-a-pr...
Ich bin gerade dabei, ein Unternehmen zu verlassen, bei dem ich 10 Jahre lang war. Überall um mich herum höre ich nur, dass alles im Chaos ist.
Ich bin in Tokyo, und hier scheint es nicht ganz so schlimm zu sein, aber so wie die Lage aussieht, ist mein Plan folgender:
Ich werde meine eigene Firma gründen und anfangen, Kunden zu suchen. Der Bereich ist Rust-Beratung.
Ich werde weiter nach Anstellungsmöglichkeiten suchen, mich aber nicht irgendeinem miserablen Job beugen.
Vielleicht bin ich zu optimistisch, aber ohne es zu versuchen, werde ich es nicht wissen. Wenn in einem halben Jahr gar nichts klappt, schließe ich mich vielleicht auch der Fraktion „alles ist im Chaos“ an, aber bis dahin will ich hoffnungsvoll bleiben.
Ich denke, dass es mehrere Gründe dafür gibt, warum der Arbeitsmarkt gerade so angespannt ist.
Politisch gibt es enorme Unsicherheit. Jedes Unternehmen macht Pläne, und Unsicherheit bringt diese Pläne zum Stillstand.
Wirtschaftlich hängt das ebenfalls mit der Politik zusammen, und wir stehen am Rand einer sehr schlimmen Rezession. Man muss nur schauen, wohin die nationalen Ölreserven gehen.
AI würde ich in dasselbe Muster einordnen, das man bei jeder neuen Technologie sieht. Vor der Normalisierung gibt es immer eine Phase des Chaos. Wir befinden uns noch in dieser Chaosphase.
Man muss auch den geschäftlichen Schmerz betrachten. Im Moment sind leidende Sektoren nicht so gut sichtbar. Die Inflation hat die Verbraucher getroffen, aber wir konsumieren immer noch. Wenn die Verbraucher ihre Geldbörsen schließen, kommt dieser Schmerz zurück, und auch der Arbeitsmarkt wird sich verändern.
Als Lösung fällt mir nichts anderes ein, als dass jeder seinen eigenen Weg finden muss, seine Arbeit zu machen. Es gab nie einen besseren Zeitpunkt, Gründer zu werden.
Es mag eine törichte Entscheidung sein, aber ich steige gerade auf den Beruf des Aktuars um
In diesem Bereich wird die Qualifikation über ein sehr transparentes Prüfungssystem vergeben, und wenn man die Prüfungen im richtigen Zeitplan besteht, ist das Vorstellungsgespräch eher Formsache
Ich habe einen Abschluss in Mathematik, und meine gesamte Software-Erfahrung liegt im Bereich Data Engineering, daher scheint es Nachfrage zu geben
Nachdem ich letzten Sommer bei einem Großunternehmen entlassen wurde, bin ich auf Reisen gegangen und habe mich etwas ausgeruht. Jetzt mache ich in einem Resort-Ort in New Zealand entspannte, aber schlecht bezahlte Entwicklungsarbeit. Langfristig scheint Entwicklungsarbeit aber wohl nicht mein Weg zu sein
Diese Arbeit kann während des Übergangs meine Lebenshaltungskosten decken, wird mich für eine Visumsverlängerung aber nicht sponsern, daher ist die Zeit begrenzt. Der US-Markt scheint weiterhin ein Chaos zu sein, und ich möchte nicht wieder dorthin zurück
Ich habe vor Jahrzehnten ein Projekt geleitet, bei dem eine wichtige Anwendung migriert wurde, die von Aktuaren weit verbreitet genutzt wurde
Das waren gute Zeiten. https://news.ycombinator.com/item?id=48641095