当地时间9月1日，亚马逊向加州就业监管部门提交裁员文件，旧金山，裁78人，Sunnyvale，裁70人，共计148个岗位，预计从10月20日起陆续生效。

当地时间9月1日，亚马逊向加州就业监管部门提交裁员文件，旧金山，裁78人，Sunnyvale，裁70人，共计148个岗位，预计从10月20日起陆续生效。

如果只看人数，这或许只是亚马逊内部又一次小规模调整。

但打开裁员名单，情况就不一样了。

旧金山市中心办公室的78个岗位中，76人被列为Members of Technical Staff，另外还包括Software Development Engineer和用户体验设计高级经理。

Sunnyvale的名单则更加直接：Software Development Engineer、Applied Scientist、Data Scientist、QA Engineer、Technical Program Manager……全都在列。

这一次，裁员已经明确触及CS、DS留学生最熟悉，也曾经被许多人视为相对安全的岗位。

01 亚马逊裁员，Software和Data不再是安全区

过去看到科技公司裁员，很多留学生首先想到的是Recruiting、HR或Middle Management。

仿佛只要自己学的是CS、Data Science，走的是技术路线，就能离裁员远一点，但亚马逊最新披露的名单，正在打破这种想象。

本轮湾区裁员不仅出现了Software Development Engineer，还明确包括Applied Scientist和Data Scientist。也就是说，不只是支持职能和管理岗位，直接参与软件开发、数据分析和算法研究的员工同样可能受到组织调整影响。

技术Title本身，已经无法提供稳定性的保证，而且，这并不是亚马逊近期唯一一次调整。

2026年1月，亚马逊宣布在全球裁减约16000个企业岗位；此前的2025年10月，公司已经宣布裁减约14000个岗位。两轮调整累计约30000个岗位。

02 一边裁SWE，一边招AI，亚马逊到底在做什么

就在湾区裁员消息披露后，Amazon Jobs上仍然可以找到多个生成式AI相关职位。

例如，Project Dawn团队正在招聘Software Development Engineer，为Amazon App、网页、Alexa和Rufus等产品构建生成式AI解决方案。

Amazon Selection and Catalog Systems也在寻找GenAI/ML方向的SDE，工作内容涉及LLM、多模态模型和商品分类系统。

另一边，Prime Video仍在招聘生成式AI方向的Applied Scientist；商品目录团队也在寻找具备视觉语言模型和多模态推理能力的科学家。

同一家公司，一边裁SWE、Applied Scientist和Data Scientist，一边又在招聘SWE和Applied Scientist。

亚马逊削减的不是所有技术岗位，也不是从此不再需要工程师，而是在不同业务、项目和Team之间重新分配预算与Headcount。

此前更大范围的组织调整中，亚马逊给出的解释是减少管理层级、增加责任归属、削减官僚流程，并把资源转向更重要的战略方向。公司同时表示，仍会在关键业务和职能上继续招聘。

所以，真正发生的不是“技术岗位全部消失”，而是企业开始更严格地判断：

这个Team是否仍然重要？

这个项目是否值得继续投入？

这个岗位创造的价值，能否匹配公司下一阶段的战略？

03 公司还在，不代表你的机会还在

过去准备美国求职，很多学生习惯先判断公司：

Amazon今年还招不招人？

Google是不是Hiring Freeze？

Meta还有没有New Grad岗位？

但现在，只看公司层面的招聘状态，很容易得到错误答案。

亚马逊当然还在招人，可“亚马逊还在招人”，不等于每个业务都在扩张；官网上还能找到SWE，也不等于所有Software Team都有稳定的Headcount。

同样叫Software Development Engineer，维护内部系统、建设云基础设施、开发AI Agent，面对的预算优先级可能完全不同。

同样是Data岗位，负责常规报表、实验分析、训练数据管线或多模态模型，企业对候选人的能力要求也完全不同。

而且，转向AI也不是在简历里加入“LLM”和“Agent”两个关键词那么简单，企业需要的不是“蹭过AI项目”的人，而是能用技术解决真实问题的人。

04 别只追大厂Logo，要追踪具体Team的HC

亚马逊这轮裁员给留学生最直接的提醒，不是“CS没用了”，也不是“所有人都应该转AI”。

真正需要改变的，是判断机会的方法。

以后投递list，不能只记录公司、岗位名称和申请链接，还应该增加几项信息：

岗位属于哪个Team和业务方向；

发布时间和当前招聘状态；

是新增岗位还是Backfill；

核心技术栈和真实工作内容；

是否接近公司的重点投入方向；

是否已经启动面试；

Sponsor情况是否得到岗位页面或招聘方确认。

Networking时，也不要只问一句“你们公司最近还招人吗”。

更有效的问题是：你所在的Team今年还有HC吗？最近招的是哪类人？这个岗位现在最急需解决什么问题？

申请组合也需要适当分散。除了大厂，还可以同时关注AI原生公司、中型科技企业，以及金融、医疗、零售等传统行业的技术团队。需要OPT、STEM OPT或H-1B的学生，还要把岗位稳定性、身份时间线和备选机会放在一起考虑。

美国Tech招聘没有停止，但机会正在被切得越来越细，接下来真正值得问的，不再是：“这家公司还招不招人？”

而是：这个岗位为什么现在还在招？这个Team为什么还能拿到Headcount？我的能力，为什么值得它继续投入？