बड़ा विस्थापन पहले ही पूरी तरह शुरू हो चुका है
(shawnfromportland.substack.com)- एक बेरोजगार software engineer की 1 साल की नौकरी-तलाश की कहानी दिखाती है कि लगभग 800 applications के बाद भी interview और job offer के बीच कड़ी टूट जाती है, और AI पहले ही knowledge workers और creators की नौकरियों को प्रभावित कर रहा है
- लगभग 150,000 डॉलर सालाना वेतन पर परिवार का खर्च और real estate बनाए रखने की योजना किसी तरह चल रही थी, लेकिन layoff के बाद जीवन RV trailer में रहने और DoorDash चलाने में बदल गया
- नौकरी पाने की बाधाएँ सिर्फ economic slowdown नहीं हैं, बल्कि application filtering, job posting के तुरंत बाद उमड़ने वाले applicants, और उम्र व tech stack को लेकर technical interview culture जैसी परतदार समस्याएँ हैं
- AI सीखना, public building, YouTube/Substack गतिविधि, कम वेतन वाली developer jobs के लिए आवेदन, field jobs या certification-based careers में बदलाव, Airbnb·eBay·delivery apps जैसे विकल्प भी स्थिर आय में नहीं बदल पाए
- अगर श्रम के बदले पूँजी पाकर ही जीवित रहने वाली व्यवस्था में AI द्वारा job replacement आगे बढ़ती है, तो मशीनों द्वारा बनाए गए मूल्य को किसे और कैसे बाँटना है, इसे फिर से डिज़ाइन करना होगा
बेरोजगारी के बाद का जीवन और आर्थिक दबाव
- मध्य न्यूयॉर्क के ग्रामीण इलाके में एक छोटे RV trailer में रहते हुए, दिन में 6 घंटे DoorDash चलाकर 200 डॉलर से कम कमाता है और हर रात नौकरी से जुड़े ईमेल देखता है
- पिछले 1 साल में engineering roles के लिए 745वीं से 756वीं तक अतिरिक्त applications भेजीं, और कुल applications की संख्या लगभग 800 तक पहुँच गई
- घर का मालिक होने के बावजूद cash flow पर्याप्त नहीं है
- Rust Belt क्षेत्र के एक college town में एक fixer-upper घर, और शहर से 1 घंटे दूर ग्रामीण ज़मीन व 2 छोटे cabin हैं
- उसका मानना है कि कुल real estate का मासिक खर्च California Bay Area के एक साधारण 1~2 bedroom apartment के किराए से कम है
- शुरुआत में शहर वाले घर के roommates का किराया उस घर के mortgage को कवर करता था, और cabin rental income ग्रामीण property के mortgage का ज़्यादातर हिस्सा भर देती थी
- West Coast से New York आने का कारण परिवार की देखभाल करना और real estate के ज़रिए long-term assets बनाना था; उसका कहना है कि West Coast में 15 साल से ज़्यादा समय तक ऐसा मौका नहीं मिला
- नियमित engineering job के दौरान लगभग 150,000 डॉलर कमाता था, लेकिन वह भी real estate costs, repairs, improvement plans, 16 साल पुरानी गाड़ी की देखभाल, छोटे निवेश और camping trips को बस किसी तरह संभालने भर के लिए काफी था
AI के बाद बदला हुआ लगने वाला job market
- उसका कहना है कि पिछले 2.5 साल में समाज बदल गया है, और आखिरी कंपनी व उसकी parent company की हालत अच्छी होने के बावजूद उसे और dev team के कई लोगों को layoff कर दिया गया
- वह इस बदलाव के केंद्र में AI को रखता है
- उसे लगता है कि resume का किसी इंसान तक पहुँचना भी अब मुश्किल हो गया है
- पहले से टूटी हुई technical interview process अब और कठोर हो गई है
- AI अभी शुरुआती चरण में होने के बावजूद लगभग हर व्यक्ति के जीवन के कई हिस्सों तक पहुँच चुका है
- पिछले 1 साल में उसने लगभग 10 कंपनियों के साथ interviews दिए
- दो बार 4th round interview तक पहुँचा
- कई बार 2nd और 3rd round तक गया, लेकिन कोई offer नहीं मिला
- interviews और तैयारी में दर्जनों घंटे unpaid time लगा, और 5~6 job sites, YC message board, local hiring lists, और LinkedIn पर 250 contacts को सीधे outreach करने में भी बहुत समय गया
- interview का मौका मिलना ही किसी चमत्कार जैसा लगता है
- उसे शक है कि उसके resume में नए AI terms पर्याप्त न होने के कारण AI-based
candidate finder serviceउसे फ़िल्टर कर देता होगा - उसका मानना है कि job posting के 2 घंटे के अंदर 1,000 applicants आ जाते हैं और उसी में प्रतिस्पर्धा करनी पड़ती है
- उसके अनुसार applicants में bots, foreign workers, और AI से विस्थापित दूसरे tech workers भी शामिल हैं
- उसे शक है कि उसके resume में नए AI terms पर्याप्त न होने के कारण AI-based
“upskill” और public activity की सीमाएँ
- “नवीनतम AI सीखो और relevant बने रहो” जैसी सलाह मानकर उसने पिछले 1 साल में हर दिन 2~5 घंटे AI news, papers और podcasts पर लगाए
- personal learning के लिए लगभग 10 100% AI-generated codebases बनाए, और जब भी कोई नया freely accessible AI tool आया, उसने खुद उसे आज़माया
- वह बताता है कि Cursor का इस्तेमाल लगभग हर दिन करता है
- layoff के पहले हफ्ते से ही उसने Substack लिखना, public building और YouTube activity भी शुरू की
- वह नियमित रूप से AI engineering vlogs on youtube अपलोड करता था और चीज़ें public में बनाकर discuss करता था
- layoff के तुरंत बाद खर्च घटाने के लिए उसने घर का internet disconnect कर दिया और supermarket के seating area से videos upload किए
- public activity से कुछ positive comments और 150 नए subscribers मिले, लेकिन यह job leads में नहीं बदला
- बाद में उसने अपने लेखों और vlogs का 95% हटा दिया
- उसका मानना था कि AI की तेज़ प्रगति के कारण जो ideas उस समय आगे लगते थे, कुछ महीने बाद AI insiders को सामान्य लग सकते हैं
- वह इस जोखिम से बचना चाहता था कि hiring authority वाला कोई व्यक्ति उसके पुराने AI विचार देखकर उसे पीछे छूटा हुआ समझे
घटाए गए application standards और career switch की कोशिश
- AI के तेज़ होने से पहले वह individual contributor से engineering manager बनने की ओर बढ़ रहा था
- layoff के बाद शुरुआत में उसने EM roles या senior IC roles पर ध्यान दिया, लेकिन resume में साफ़ EM experience न होने के कारण लगभग कोई response नहीं मिला
- बाद में उसने आवेदन के मानक धीरे-धीरे नीचे किए
- ऐसे roles के लिए apply किया जो उसके पहले से साबित स्तर जैसे थे, लेकिन वेतन पहले से थोड़ा अधिक था
- उसी स्तर के लेकिन पहले से कम वेतन वाले roles के लिए भी apply किया
- 6 महीने बाद उसने लगभग हर ऐसा काम apply किया जो वह कर सकता था
- 2008 में कर सकने वाले WordPress theme developer roles तक के लिए apply किया, और अपनी कीमत से आधे से भी कम वेतन वाली jobs पर भी, लेकिन परिणाम नहीं मिला
- उसने scope बढ़ाकर onsite developer jobs तक आवेदन किया, जिसमें local university की onsite developer role भी शामिल थी
- उसके अनुसार वह role उसके लिए बहुत अधिक junior था, और उसका वेतन 2009 में उसकी कमाई से भी कम था
- वह job कई महीनों तक posted रही, फिर भी उसे reject कर दिया गया
- उसके हिसाब से स्थानीय स्तर पर आसानी से दिखने वाली jobs CDL truck driving, Amazon warehouse और Dollar General में 18 डॉलर प्रति घंटा cashier की हैं
- उसने accredited college के engineering manager certificate programs भी देखे, लेकिन वे मुख्यतः YouTube playlists देखने जैसे थे, उनकी लागत 3,000~8,000 डॉलर थी और नौकरी की कोई गारंटी नहीं थी, इसलिए उसने छोड़ दिया
दूसरी आय के स्रोतों की तलाश
- computer science degree और 21 साल का experience अचानक आर्थिक रूप से बेकार हो गया है, यह मानना उसके लिए कठिन है, लेकिन वह AI से कुछ साल ज़्यादा टिकने वाले profession में जाने का भी सोचता है
- उसने crane/equipment operation, drone survey pilot, CDL driving जैसी राहें देखीं
- इन सबमें 7,000~15,000 डॉलर की upfront training या certification लागत चाहिए
- उसके बाद शुरुआती वेतन लगभग 25 डॉलर प्रति घंटा है
- उसका कहना है कि upfront लागत भी नहीं जुटती और 25 डॉलर प्रति घंटा पर गुज़ारा भी नहीं बैठता
- इसकी जगह उसने उधार लेकर pressure washing business शुरू करने के लिए कुछ हज़ार डॉलर लगाए
- research के बाद उसने निष्कर्ष निकाला कि इससे Amazon warehouse या Dollar General से ज़्यादा कमाई हो सकती है और बिना बॉस के अपने समय पर नियंत्रण रहेगा
- शहर वाला घर long-term tenant को आंशिक रूप से किराए पर है, लेकिन उससे लाभ नहीं होता; बस operating costs किसी तरह निकलती हैं
- पूरे घर को rental-ready बनाने के लिए renovation शुरू किया था, लेकिन पैसों की कमी से रुक गया
- उसका मानना है कि renovation पूरी होने पर हर महीने थोड़ा profit हो सकता है
- एक cabin को वह Airbnb पर चलाता है और हमेशा 5-star reviews मिलते हैं, लेकिन जगह बहुत remote है और सर्दियाँ बेहद कठोर हैं, इसलिए केवल peak season के 1~2 महीनों में ही long-term rent से ज़्यादा कमाई होती है
- county ने 4% lodging tax लागू किया, जिसके बाद Airbnb व्यवहारिक रूप से बस operating cost से थोड़ा ऊपर रह गया, और उसका मानना है कि अगले साल इसे long-term rental में बदलना पड़ सकता है
- उसने eBay पर आसपास की चीज़ें बेचकर थोड़ा पैसा कमाया, और farm stand पर produce, crafts, firewood बेचने का भी सोचा, लेकिन शुरुआती पूँजी न होने से आगे नहीं बढ़ सका
- उसने DoorDash, Instacart, Uber Eats जैसी service apps भी आज़माईं
- उसका कहना है कि कानूनी surname एक अक्षर का होने के कारण signup systems में दिक्कत आई
- DoorDash support center और background check provider से लगभग 50 घंटे बात करने के बाद उसे driving approval मिला
- दूसरी apps में approval नहीं मिला
- उसके अनुसार DoorDash, ज़्यादातर रात में, Dollar General cashier से प्रति घंटा बेहतर कमाई दे देता है, लेकिन कभी-कभी नुकसान में भी चलाना पड़ता है
unemployment benefits और परिवारिक सहारे की कमी
- layoff के तुरंत बाद उसने New York state unemployment benefits के लिए apply किया और 6 महीने तक हर महीने 2,000 डॉलर से कम मिला
- यह रकम basic living costs भी पूरी नहीं कर पाती थी
- unemployment agency को Airbnb operation का पता चलने के बाद, business चलाने के आधार पर उसने कई महीनों की benefits वापस माँगने की कानूनी धमकी वाला पत्र भेजा
- उसका कहना है कि शुरुआती interview में उसने Airbnb के बारे में विस्तार से बताया था
- उसका मानना है कि अगर यह धमकी लागू होती, तो वह आर्थिक रूप से टूट जाता और foreclosure का सामना कर सकता था
- appeal के ज़रिए वह इससे बच गया
- 6 महीने बाद उसे सिर्फ “unemployment support has ended” वाला email मिला; कोई follow-up guidance, resource recommendation या community suggestion नहीं मिला
- परिवार और दोस्तों पर निर्भर होना भी आसान नहीं है
- उसके पिता drug addict थे और उनका निधन हो चुका है
- उसकी माँ disabled हैं और वह उनकी मदद करता है
- grandparents का निधन हो चुका है
- West Coast के दोस्त भी आर्थिक संकट में हैं और माता-पिता के घर या sofa पर रह रहे हैं
घर बेचना आसान क्यों नहीं है
- कई घर होने के कारण बेचकर छोटे घर में जाने की सलाह पर उसका कहना है कि यह व्यवहारिक रूप से इतना आसान नहीं है
- उसकी disabled माँ के पास जाने के लिए कोई और जगह नहीं है, और social security तथा housing support की प्रक्रिया बहुत धीमी है
- कुछ मामलों में waiting list या housing transfer approval के लिए 2 साल पहले तक आवेदन करना पड़ सकता है
- उसका मानना है कि माँ का उसकी property पर रहना और मदद मिलना सबसे बेहतर विकल्प है
- दूसरी property अभी market value तक renovate नहीं हुई, इसलिए उसे बेचना व्यावहारिक रूप से नुकसान में बेचना होगा
- क्योंकि उसकी income और job नहीं है, वह नया mortgage qualify नहीं कर सकता, इसलिए sale के बाद 1031 exchange का उपयोग करना कठिन है
- घर बेचने पर अधिकतम 20% capital gains tax लग सकता है, और कुल मिलाकर यह घाटे का सौदा बन सकता है
- उसका मानना है कि भविष्य में renovation पूरी करके और capital build करके वह profit पर बेच सकता है, upgraded property में move कर सकता है और tax से बच सकता है
- property बेचना इस समय उसकी सबसे महत्वपूर्ण आर्थिक asset छोड़ना होगा, और आगे फिर से homeowner बनने की संभावना तक को खतरे में डाल सकता है
- rising rent को जोड़कर उसका हिसाब है कि sale और relocation से मासिक बचत सिर्फ कुछ सौ डॉलर ही होगी
job replacement से उठते सामाजिक सवाल
- लेख पोस्ट करने के तुरंत बाद वह 900वीं से 920वीं तक tech job applications भेजने वाला था
- साथ ही वह credit पर शुरू किए गए pressure washing business को बना रहा है, और ज़रूरत पड़ने पर कुछ घंटे और DoorDash delivery करने की योजना है
- clinical depression और anxiety का इतिहास होने के कारण, वह मानता है कि अगर वह नकारात्मकता में फँस गया या उम्मीद छोड़ दी, तो शुरू करने से पहले ही हार जाएगा; इसलिए वह हर दिन खुद को सकारात्मक बनाए रखने की कोशिश करता है
- उसका कहना है कि यह कहानी sympathy या excuse के लिए नहीं, बल्कि इस वास्तविक उदाहरण के रूप में है कि एक समय value वाले skilled worker के रूप में देखा जाने वाला व्यक्ति AI के उभार के बीच 1~2 साल में लगभग कुछ भी नहीं रह गया
- उसका मानना है कि यह अनुभव असामान्य नहीं है, बल्कि वह पहले से शुरू हो चुकी सामाजिक और आर्थिक आपदा की शुरुआती लहर पर है
- उसके अनुसार इसका असर knowledge workers और creators से शुरू हुआ है
- mainstream discussion अभी भी AI job replacement को धुंधले भविष्य की बात मानती है, लेकिन उसके अनुसार यह पहले ही चल रहा है
- उसका कहना है कि समस्या यह है कि ऐसे समाज में जहाँ जीने का अधिकार श्रम को पूँजी के बदले बदलने पर निर्भर है, AI के कारण job खोना विनाशकारी है
- अगर मशीनें काम करती हैं और नया मूल्य बनाती हैं, तो वह मूल्य सबमें बाँटा जाना चाहिए; और COVID के समय की तरह हर महीने checks भेजने का मॉडल समाज पहले देख चुका है
- वह निष्कर्ष में कहता है कि industrial revolution era के काम और पैसे की भूमिका को वैसे ही बनाए रखना चाहिए या नहीं, इस पर फिर से सोचना होगा
बाद का अपडेट
- 14 मई 2025 के अपडेट में उसने बताया कि यह लेख मूल रूप से लगभग 10~20 Substack readers के लिए लिखा गया था और नौकरी से निराशा वाली एक कठिन शाम में लिखा गया था
- बाद में Fortune ने इस कहानी को कवर किया, यह Hacker News आदि पर भी साझा हुई, और प्रतिक्रियाओं का बड़ा हिस्सा AI jobs issue को मानने से इनकार करने या व्यक्ति को दोष देने वाला था
- उसने हौसला बढ़ाने और ideas भेजने वाले लोगों का धन्यवाद किया
- 2025 के अंत वाले अपडेट में उसने बताया कि एक कंपनी ने मौका दिया, और 2025 की गर्मियों से वह medical industry app के director of engineering के रूप में काम कर रहा है और app को 100% AI-generated code से फिर से लिख रहा है
1 टिप्पणियां
Hacker News की रायें
मैं इस लेख का लेखक हूं; मैंने इसे HN पर खुद पोस्ट भी नहीं किया और मैं यहां सक्रिय भी नहीं हूं। यह लेख मैंने उस दिन भावनात्मक रूप से पूरी तरह थक जाने की हालत में लिखा था, जब पूरे दिन आवेदन करने के बाद भी कोई नतीजा नहीं निकला था। किसी खास एजेंडा के बिना, बस जो मैंने झेला और उस समय जो महसूस कर रहा था, वही लिखा था
Substack के कमेंट यहां की तुलना में कहीं कम कटु और नकारात्मक थे, और कई writers, designers और engineers ने कहा कि वे भी ऐसी ही स्थिति में हैं
मेरा portfolio https://shawnfromportland.com पर है और resume भी वहीं है। अगर कोई उपयुक्त job opportunity हो तो भेज सकते हैं; और अगर आप चाहें तो मैं updated resume में कोई fake surname भी डाल सकता हूं
कानूनी तौर पर मैंने अपना नाम बहुत पहले K में इसलिए बदला था क्योंकि मेरे पिता का surname K से शुरू होता है, लेकिन वे मेरी जिंदगी में नहीं थे और मुझे गढ़ने में उनकी कोई भूमिका नहीं थी, इसलिए मैं हर जगह उनके family name से पहचाना जाना नहीं चाहता था। दूसरे नामों पर भी लंबे समय तक सोचा, लेकिन कोई सही नहीं लगा; और मैं कई सालों से Shawn K इस्तेमाल कर रहा था, इसलिए वही एकमात्र सही लगा
Resume के “Key achievements” में impact दिखाने वाले numbers नहीं हैं। उदाहरण के लिए “दिन में हजारों patients को pre-screen और match किया” की जगह “दिन में n patients को pre-screen करके m healthcare providers से match किया और 99.99% uptime बनाए रखा” लिखना ज्यादा मजबूत लगेगा
Skills को खुद rating देना भी जरूरी नहीं है। आजकल achievements के description से सीखने का तरीका और काम करने का तरीका अपने-आप झलक जाता है, और एक व्यक्ति के लिए “expert” का मतलब दूसरे के लिए भी वही हो, यह जरूरी नहीं
Portfolio में पहली नौकरी के बाद education डालने की खास जरूरत नहीं है; site पर डालने से experience कम लग सकता है। हालांकि resume में education रख सकते हैं। Nike और LG के screenshots पुराने लगते हैं और “cutting-edge internet experiences” से टकराते हैं
नंबर 1 skill का Vibecoding होना भी red flag है। बाईं तरफ की skills list न हो तो बेहतर लगेगा, और work experience उन skills को support नहीं करता
सारे roles 1–2 साल के हैं और सबसे लंबा experience self-employment है; यह भी सवाल उठता है कि सब इतने छोटे क्यों रहे
लंबे समय से freelance कर रहे एक पूर्व colleague ने भी पूछा कि मुझे काम कैसे मिला; वह किसी दूसरे देश में immigrate कर चुका है या immigration के करीब है, इसलिए पुराने companies और employers से संपर्क करने की सोच रहा है
वजह AI है या नहीं, पक्का नहीं कह सकता; यह economic cycle भी हो सकता है। लेकिन Microsoft और Google ने हजारों लोगों को lay off किया है, इसका मतलब है कि उन्हीं jobs के लिए compete करने वाले लोग कहीं ज्यादा हो गए हैं, और ex-Microsoft या ex-Google developers को छोटी company से आए developers की तुलना में नई job आसानी से मिलने की संभावना ज्यादा है
LinkedIn पर AI model training के लिए developers ढूंढने वाली companies के काफी messages मिले; job search के दौरान side gig के तौर पर ठीक लगता है। लेकिन वे सब एक ही website पर ले जाते हैं, और उस site पर registration process किसी वजह से bug के कारण अटका हुआ है। Support team भी emails का जवाब नहीं देती, तो सोचता हूं कि वहां development और support कौन कर रहा है
ऐसा नहीं है कि मैं सहमत नहीं होना चाहता, लेकिन यह स्थिति मुझे ठीक से समझ नहीं आती। मैंने अपने करियर का ज़्यादातर हिस्सा cloud infra में बिताया है, इसलिए जानता हूँ कि market conditions चाहे जैसी हों, इसकी demand आम तौर पर ऊँची रहती है। लेकिन अगर दर्जनों से ज़्यादा applications भेजने के बाद भी कोई response नहीं मिला, तो मैं अपने approach को गंभीरता से दोबारा देखता
वही काम सैकड़ों बार दोहराने पर भी कुछ न बदले, तो यह अजीब लगता है। ऐसा नहीं कि मैं ऐसी कहानियों पर भरोसा नहीं करता, लेकिन दूसरे comments की तरह लगता है कि कोई और factor भी हो सकता है
AI coding 20 साल के experienced व्यक्ति को replace करने की स्थिति में नहीं है, और जब तक वह experience आज के market में पुराना या irrelevant न हो, ऐसे निष्कर्ष से सहमत होना मुश्किल है
मैं 10 साल के experience वाला हूँ और relevant बने रहने के लिए लगातार नई technologies सीखनी पड़ती हैं। यह व्यक्ति अपने करियर का ज़्यादातर हिस्सा किस चीज़ में लगाता रहा, यह जानने की उत्सुकता है; शायद वहीं से मौजूदा स्थिति समझने का सुराग मिले
मेरा resume भी कोई खास शानदार नहीं है, फिर भी first call मिलना अपेक्षाकृत आसान रहता है, और actual software इस्तेमाल करने वाले colleagues भी ऐसा ही कहते हैं। यह सही है कि companies ज़्यादा selective हो गई हैं, लेकिन अगर contact तक नहीं आ रहा तो approach पर शक करना चाहिए। “AI buzzwords ठूँसकर नहीं लिखूँगा” वाला रवैया भी problem का हिस्सा लगता है। Screening systems कैसे काम करते हैं, यह समझकर कुछ हद तक game खेला जा सकता है, या फिर DoorDash किया जा सकता है। मैं होता तो पहला विकल्प चुनता
20 साल का experience होने के बाद भी job search में मदद करने वाला network ज़्यादा न होना भी अजीब है। मेरा छोटा-सा network भी अब तक मेरे ज़्यादातर काम ढूँढने में मददगार रहा है
यह reality और perception भी है कि AI “कम लोगों से ज़्यादा काम” करवा सकता है। “हमें और developers hire करने चाहिए” के जवाब में “देखते हैं AI से कितना हो सकता है” जैसी counter-argument आ सकती है
AI न भी हो, tools काफी बेहतर हो गए हैं, इसलिए software teams पहले की तुलना में कम investment से ज़्यादा काम कर सकती हैं। Interest rates और cost of capital भी 3–5 साल पहले की तुलना में महंगे हैं, इसलिए projects को कम पैसे में ज़्यादा return दिखाना पड़ता है
AI की reality और perception अभी converged नहीं लगते। उम्मीद है कि AI कई बड़े problems solve करेगा, लेकिन असल में देखना पड़ेगा। अगर इतिहास दोहराया गया, तो लोग समझेंगे कि AI किन चीज़ों में अच्छा है और किनमें नहीं; तब perception और reality के बीच का gap बंद होगा और labour market नए standards के हिसाब से tighten होगा
वह large tech companies और पूरी industry के लिए “aha” moment रहा हो सकता है। कुछ ऐसा कि “शायद हमें इतने ज़्यादा लोगों की जरूरत नहीं है।” बेशक Twitter में हुए बदलाव revenue के लिए बहुत negative रहे होंगे, लेकिन absolute profit या relative profit के लिहाज़ से मुझे पक्का नहीं है
ZIRP का अंत भी कारण हो सकता है। सच शायद ZIRP का खत्म होना, peer companies को बड़े पैमाने पर layoffs के बाद भी तुरंत न डूबते देखने का experience, और AI—इन सबका combined effect हो सकता है
Twitter deal 2022 में हुई थी, और कुछ companies के yearly headcount data reality check के तौर पर देखने लायक हैं
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अपवाद के तौर पर college का एक दोस्त था जिसने कई बार startup jobs से जोड़ने में मदद की, लेकिन वह कुछ साल पहले retire हो गया
Relationships बनाना और बनाए रखना कठिन है, और बहुत से लोग इसमें अच्छे नहीं होते
कुछ पूर्व managers से contact बनाए रखा जो अच्छे references दे सकते हैं, और उनमें से एक ने interview set कराने में मदद भी की। फिर भी company के अंदर का connection ज़्यादा से ज़्यादा HR screening से आगे निकालकर line के बिलकुल आगे खड़ा कर देता है। आखिरकार interview तो देना ही पड़ता है, और दशकों की practice के बाद भी मैं अभी भी interviews में अच्छा नहीं हूँ
अपने career में मैंने कुछ हद तक जानी-मानी companies और startups में सैकड़ों लोगों को review, interview और hire किया है, और पहले दोस्तों को jobs ढूँढने में भी बिना दिक्कत मदद की है। इसलिए मुझे लगता है कि recruiters और managers क्या देखते हैं, यह समझता हूँ
पिछले साल के अंत में, relevant experience के 12 साल वाले एक दोस्त ने job search शुरू की। मैंने उसका resume भी review किया, कुछ applications के लिए custom edits किए, और हर company के लिए cover letter भी लिखा। जिन positions पर apply किया गया, उनके हिसाब से वह जितना अच्छा हो सकता था, उतना अच्छा था
करीब 20 applications में कुल 4 responses ही आए; 3 generic rejections थे, और 1 screening pass होकर hiring तक पहुँचा। Interviews में उसने बहुत अच्छा किया, लेकिन दरवाज़े के अंदर पहुँचना ही बहुत मुश्किल था। कुछ regions 2015–2020 के recruiter “harassment” वाले स्तर पर लौट आए होंगे, लेकिन दूसरी जगह senior positions भी बहुत सूखी पड़ी हैं
शुरुआत में अजनबी लोग सिर्फ resume देखकर hire कर लेते हैं, लेकिन एक point के बाद यह practically रुक जाता है। अगर लोग आपको या आपके काम को अच्छी तरह नहीं जानते, तो वे consider नहीं करते। यह LLM से पहले से लगातार सच रहा है
डॉक्टरों और वकीलों से जो सुना है, उसके मुताबिक करियर के किसी पड़ाव के बाद उम्रदराज़ और खास तौर पर अलग न दिखने वाले लोगों में रुचि कम होने का समय आता है। कई मायनों में 45 साल का औसत senior engineer, 20 साल के भोले junior से नुकसान में होता है। क्योंकि वह महंगा होता है और माना जाता है कि उसकी सीमाएं पहले ही दिख चुकी हैं।
इस पड़ाव के लोगों पर ऐसी धारणा चिपक जाना दुखद है। बहुत से लोग इसी समय manager बन जाते हैं, क्योंकि भले ही उन्हें engineering में सचमुच दिलचस्पी न हो, यह व्यापक प्रभाव और career growth दिखाने का आसान रास्ता होता है।
अगर आपने 20 साल software engineer के रूप में काम करके संपत्ति बनाई है और आपके पास 3 घर हैं, लेकिन आपने अपने सहकर्मियों या field में कोई meaningful contribution नहीं किया, तो मुझे लगता है कि सबको पता है आपकी priorities कहां हैं। engineering में आपकी इतनी दिलचस्पी न होना ठीक है, लेकिन जब market tight हो तो सचमुच दिलचस्पी रखने वाले लोगों की तुलना में नौकरी पाना मुश्किल हो जाता है। निचले level पर जाना भी मुश्किल है, क्योंकि माना जाता है कि market बदलते ही आप तुरंत चले जाएंगे। “100% remote” जैसी शर्तें भी कम करनी पड़ेंगी।
पिछले 20 वर्षों में software engineers की मांग इतनी ज्यादा थी कि कुछ हद तक complacent होना संभव था। वह मांग कई वजहों से ठंडी पड़ रही है, AI भी उनमें से एक है, लेकिन मैं उसे सबसे बड़ी वजह के करीब नहीं मानता। cooling करीब 2021~2022 में शुरू हुई और अभी तक recover नहीं हुई है। market ठंडा पड़ता है तो दुख की बात है कि अलग न दिखने वाले high-seniority लोग सबसे पहले किनारे किए जाते हैं।
juniors आम तौर पर लगभग blank slate होते हैं। लेकिन अगर आपके पास 10~20 साल का experience है, तो आपके career और skills में एक trajectory दिखनी चाहिए। मैंने ऐसे बहुत से resumes देखे हैं जहां किसी ने 10 साल तक सिर्फ junior-level का ही काम किया, या इतनी ज्यादा job switching की कि resume हर बार reset होकर मूलतः 1 साल का experience 10 बार जैसा दिखता है।
Reddit और अपने peers से यहां-वहां job switch करने, या resign करते समय bridges burn करने की सलाह पाने वाले juniors तक यह बात पहुंचाना मुश्किल है। जैसे पिछली नौकरी को fired होने तक न छोड़ते हुए साथ में दूसरी job करना, 0-day notice पर resign करना, या जाते समय बदतमीज़ी से बोलना। अब जब organic hiring offers कम हो गए हैं, बहुत से लोग अचानक समझ रहे हैं कि अच्छा impression छोड़ना और healthy network relationships बनाना कितना जरूरी है।
जो लोग अभी 45 साल के हैं, उन्हें कम से कम 20 साल, शायद 25 साल और काम करना पड़ेगा, ऐसा मानना चाहिए। यह पीढ़ी 70s तक काम करेगी।
statistically, बहुसंख्यक लोग average या “साधारण” होते हैं।
ऐसा system जिसमें 50+ उम्र वालों में केवल top 20~30% ही काम बनाए रख सकें, आर्थिक रूप से बेहद unsustainable है। आखिरकार बहुत से लोग welfare पर निर्भर होंगे, या modern society जिस तरह design की गई है, उस हिसाब से consume नहीं कर पाएंगे। consumption घटेगा तो companies का revenue भी घटेगा।
लेकिन ऐसी perception मौजूद है, इसलिए खुद को फिर से reinvent करने के तरीकों पर सोचना होगा। अगर family responsibilities हैं और आप बड़ा risk नहीं ले सकते, तो यह सचमुच मुश्किल है।
लेखक जैसी स्थिति में मेरा एक दोस्त है, और सच कहूं तो कोई अच्छी सलाह सूझती नहीं।
45 साल का average senior engineer, 20 साल के junior से नुकसान में है—यह बात मुझे अच्छी तरह समझ नहीं आती। मैं खुद middle-aged हूं, इसलिए यही डराने वाली बात है।
कम cost वाले व्यक्ति पर risk लेना, महंगे व्यक्ति पर risk लेने से आसान होता है। खासकर अगर overseas engineer सस्ता हो, तो budget के लिहाज से महंगे software engineer की अनुमति न मिलना आम बात है।
ऐसे लेख पढ़ना कठिन होता है। हालांकि AI से connection साफ नहीं दिखता।
resume bot hell तो सही है, लेकिन AI ने उसे कैसे replace किया, यह समझ नहीं आता। क्या मतलब यह है कि Cursor जैसी चीजों की वजह से अब कोई PHP developer hire नहीं कर रहा? अगर 20 साल का experience है, तो वह सिर्फ simple चीजें code नहीं करता होगा, इसलिए यह ज्यादा plausible नहीं लगता।
“पिछले 2.5 सालों में society बदल गई” वाला हिस्सा ZIRP के अंत जैसा दिखता है। बहुत सी companies, खासकर early-stage companies, free money खत्म होते ही viable नहीं रहीं।
फिर भी overall message की direction सही लगती है। AI हो या न हो, competition में मुश्किल झेल रहे लोगों के लिए society को जल्द ही solution चाहिए होगा।
इसमें काफी हिस्सा ऐसा है कि “और engineers hire करने के लिए free money लगातार रहेगा, यह मानकर जरूरत से ज्यादा build किया गया।” interest rates यह mediate करते हैं कि हम क्या और कैसे बनाते हैं, और यहां भी Conway’s law काम करता है।
generative AI एक दिलचस्प tool है जो कुछ खास tasks में productivity को काफी बढ़ाता है। लेकिन अभी यह fundamentally नहीं बदलता दिखता कि हम क्या और क्यों बनाते हैं। AI से हम बस ज्यादा तेज और ज्यादा sloppy तरीके से करते हैं। यह जीत में मदद करने वाला tactical tool है, और interest rates game के rules तय करते हैं।
यानी इसे 5 साल में capitalize करके amortize करना होगा, और overseas software development के लिए 15 साल।
इनमें से एक भी चीज पहले अच्छी तरह employed रहे tens of thousands software engineers को बेरोजगार कर सकती है। लेकिन ये सब पिछले 3 सालों में लगभग एक साथ हुआ।
[1] मैं इसकी effectiveness पर विश्वास करने वालों में हूं।
सभी को बनाए रखकर कहीं बड़े सपने देखने के बजाय, रुख यह था कि “बहुत कम लोगों से उतना ही काम कराएं।”
अभी मेरे पास पहले से कहीं ज्यादा experience और skills हैं, लेकिन applications के मुकाबले responses या interviews में बदलने का ratio पहले से कम है। 2018 और 2020 में job search के दौरान जिन roles पर posting के पहले दिन करीब 20 applicants होते थे, अब उनमें 1000 से ज्यादा applicants भी हो सकते हैं।
लगता है नाम बेवजह बाधा बन रहा है। सिर्फ़ एक अक्षर होने की वजह से résumé पढ़ने वाला इसे जानबूझकर छिपाया गया मानकर खारिज कर सकता है
résumé में नाम “Shawn Kay” कर देना और HR की paperwork के समय legal name इस्तेमाल करना बेहतर लगता है
इसका असर सिर्फ़ service apps तक सीमित नहीं हो सकता
पिछले 1 साल में लगभग 10 interviews हुए और एक बार 4th round तक भी पहुँचे, लेकिन किसी ने नहीं कहा कि नाम समस्या है। applications के मुकाबले interviews में बदलने का ratio वैसा ही है जैसा वे अभी job search कर रहे दूसरे developers से सुनते और पढ़ते हैं
वे एक-अक्षर वाले surname को बड़ा कारण मानकर बहुत ज़्यादा शक नहीं करते, लेकिन 1 साल से job खोज रहे हैं और कुछ भी आज़माने को तैयार हैं, इसलिए pseudonym से apply कर सकते हैं
बहुत-से सबूत हैं कि recruiters और कभी-कभी AI, महिला names, “foreign-sounding” names, कम status माने जाने वाले names आदि के खिलाफ़ भेदभाव करते हैं
पूरी तरह remote, PHP, और एक-अक्षर वाला नाम हो तो मुझे नहीं लगता कि समस्या “AI” है
दुनिया बदल गई है, और पहले की कुछ assumptions अब valid नहीं रहीं। पूरी तरह remote अभी बहुत मुश्किल है, और real estate को intergenerational wealth का रास्ता मानने वाली assumption में भी अभी exceptions दिख रहे हैं। अजीब नाम cool और hip लोगों के बीच cool हो सकता है, लेकिन अभी जिन लोगों से सामना हो रहा है वे शायद वैसे लोग नहीं हैं
आपने खुद को एक कोने में धकेल रखा है, इसलिए कुछ self-imposed limitations बदलने पर वह कोना गायब हो जाएगा
पता नहीं इसे क्या कहते हैं जब कोई वही काम दोहराता रहे और उन negative reactions पर हैरान हो जो outsiders को बहुत obvious लगते हैं। शायद बस “stuck” होना कह सकते हैं। खुद बनाई गई कई समस्याएँ अभेद्य लगती हैं, लेकिन असल में वैसी नहीं हैं
शायद एक कदम पीछे हटने का समय है। अब तक जो किया है वह साफ़ तौर पर काम नहीं कर रहा। सोचने के लिए करीब 10 चीज़ें हैं, और उन सभी 10 को satisfy करना असंभव है। जो चीज़ें चाहिए उनकी priority तय करनी होगी और एक-एक करके check करना होगा
अगर मैं होता तो किसी भी हाल में पहले job हासिल करता। ऐसा नाम इस्तेमाल करता जो reasonable लगे और legal name को सिर्फ़ documents में छोड़ता। शुरुआती screening का 50% नाम पर ही filter हो सकता है। onboarding hell पहले ही साबित कर चुका है कि name parsing बिना मदद के काम नहीं करती, और interviews में चुपचाप reject कर दिया जाता है। cool नाम को अच्छा मानने वाली hip companies और PHP के बीच overlap बहुत कम है
résumé details को current languages और frameworks के हिसाब से tailor करना चाहिए, और अच्छे इलाकों में in-person jobs के लिए भी apply करना चाहिए। अंदर जाने के बाद sane बने रहने लायक remote work negotiate किया जा सकता है
cabin बेच देना चाहिए। cash चाहिए और cash flow भी positive नहीं है। माँ कहाँ रहती हैं यह नहीं पता, लेकिन कहीं न कहीं capital है, इसलिए उसे cash में बदलकर आगे बढ़ना चाहिए
remodeling पूरी करनी होगी या बेचनी होगी। cash flow positive बनाने के लिए cash चाहिए
आपको हटाया नहीं गया, बल्कि world state में बदलाव आया और आप उसके मुताबिक adapt नहीं कर पाए। survive करने के लिए adaptation ज़रूरी है
मैं सिर्फ़ remote पर अड़ा नहीं रहा, sharp लेकिन impractical नाम नहीं बदला, समय के साथ skills update किए, और catch up करने का दिखावा करने के लिए projects नहीं बना रहा, बल्कि ऐसी actual चीज़ें बना रहा हूँ जिनके लिए मेरे अंदर passion है और जिन्हें लोग इस्तेमाल करते हैं
2019 से 3 साल काम करने के बाद मैंने इतना बचा लिया था कि job छोड़कर indefinite vacation पर जा सकूँ। उसके बाद job नहीं ढूँढी और अभी कई महीनों की दूसरी Europe trip पर हूँ। यह इतना मुश्किल नहीं है। लोग money management में वाकई बहुत खराब हैं
कोई inheritance नहीं मिली और किसी ने एक पैसा मदद नहीं की। इस लेख की स्थिति ऐसे व्यक्ति जैसी लगती है जिसके financial planning और career planning दोनों में सारे red flags जल रहे हों
ऐसा भी नहीं कि मैंने वही काम दोहराया। job search के दौरान हर महीने या दो महीने में नए तरीके आज़माता रहा कि क्या काम करता है
कुछ interviews भी मिले और वह process सच में मुश्किल था, 4th round तक भी गया, लेकिन offer नहीं मिला। लगता है आपने लेख पढ़ा नहीं, लेकिन ठीक है
यह देखने के लिए résumé देखा कि कोई relevant काम है या नहीं, लेकिन matching role नहीं दिखा
résumé में vibecoding को skill के रूप में लिखना समस्या हो सकती है
“Github (advanced)” देखकर भी warning bell बजती है
यह बदला नहीं जा सकता, लेकिन consulting को छोड़ दें तो सबसे लंबा tenure सिर्फ़ 2 साल का है, यह भी résumé review करते समय चिंता की बात होगी
दिलचस्प नज़रिया है। मैंने कुछ हद तक जानबूझकर खुद को ऐसे क्षेत्रों की ओर धकेला है जहाँ AI बहुत उपयोगी नहीं है, खासकर ऐसे physical workflows की तरफ जो वैज्ञानिकों जैसे human input पर बहुत निर्भर करते हैं। फिर भी मैं लगातार देख रहा हूँ कि जिन कई तरीकों में मैंने सोचा था कि अब तक AI लोगों की जगह ले लेगा, उनमें यह कितना बेकार है
AI बहुत संकीर्ण scope में बेहद उपयोगी है, लेकिन उसके बाहर अक्सर फायदे से ज़्यादा बाधा बनता है
यह मानना मुश्किल है कि लोग इतने ज़्यादा productive हो गए हैं। यह कुछ low-level implementation में यहाँ-वहाँ मदद करता है, लेकिन मेरे सचमुच अहम high-level कामों में, या सबसे पहले कौन-से low-level काम करने चाहिए यह तय करने में, ज़्यादा मदद नहीं करता
मुझे ऐसे non-technical लोगों से संवाद करना पड़ता है जिन्हें custom solutions चाहिए, और ऐसे legacy systems व implementations को जोड़ना पड़ता है जो standardised नहीं हैं, अच्छी तरह जाने-पहचाने नहीं हैं और जिनकी documentation भी कमजोर है। यह भी सोचना पड़ता है कि ऐसे solutions का lifecycle बाकी चीज़ों के साथ कैसे integrate होता है, और यह मेरे workflow तथा मेरे साथ काम करने वाले लोगों की क्षमताओं में कैसे फिट बैठता है
फिलहाल AI यह ठीक से नहीं कर पाता, और लगता भी नहीं कि यह जल्द कर पाएगा। अगर कोशिश करूँ, तो Claude से जूझने में उतना ही समय लग सकता है जितना समय बचता। समझ नहीं आता लोग आखिर किस तरह का काम कर रहे हैं कि सच में उन्हें replace किया जा सके, या कंपनी यह मान सके कि कम लोगों से भी काम चल जाएगा
मेरा शक है कि पैसा उधार लेना महँगा होने के कारण teams को lean रखा जा रहा है। क्योंकि पिछले लगभग 10 सालों से industry हास्यास्पद रूप से inefficient रही है। यह AI की बात नहीं, बल्कि असली साधनों के ज्यादा करीब रहने की बात है
मैं Syracuse में रहता हूँ, और इस साल layoff के बाद 2 महीने में नौकरी मिल गई। वह काफी stress वाला समय था
हफ्ते में 5–6 घंटे कुछ करने के बजाय C, C++, Java पढ़ना और local companies में apply करना बेहतर होगा। Syracuse में web jobs बहुत ज़्यादा नहीं हैं, लेकिन Saab, SRC, Lockheed, AFRL जैसी defence industry बड़ी है, इसलिए काम मौजूद है
लगता है कि Cornell, SU, UofR ने राष्ट्रपति में बदलाव के बाद software engineer hiring घटाई होगी
मैंने custom cover letter भी लिखा था और posting कई महीनों से लगी हुई थी, लेकिन आखिर में “धन्यवाद, लेकिन नहीं” वाला जवाब मिला