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一場突如其來的新型冠狀病毒感染肺炎給我們的經濟生活、社會生活甚至是精神生活都帶來了巨大的影響。但在整個過程中，并非所有行業都遭到了重創。

據相關數據顯示，本次疫情只在個別行業的局部損失較重。在 Candor（一個美國調查機構）首頁顯示了實時名單，上面列出了正在招聘、凍結招聘、裁員的企業等。

因此，在疫情帶來的經濟衰退中，究竟哪些公司和科技部門會做得更好？最穩定的技術工作在哪里？雷鋒網 AI 源創評論根據相關信息整理編譯如下。

大勢之下的連鎖反應

據數據顯示，截至 3 月 20 日，美國已經有 250 萬人被解雇，有 80,000 名加利福尼亞居民在一天之內要求失業救濟。

自我隔離的工作方式，使得快速、穩定的在線交付和視頻會議工具成為了剛需。在這樣的情況下，軟件工程師、設計師、數據科學家都可以在家中工作。按常理而言，如果你是軟件開發人員、數據科學家或產品經理，情況應該是比較可觀的。但事實并非如此。

在目前的大環境下，人們對社交應用的興趣下降了 67％。電動滑板車巨頭 Lime 正在考慮將其在美國的員工進一步削減 50-70 人，因為新冠病毒大流行導致電動滑板車銷量和出行次數大幅下降。同時，Uber 和 Lyft 可能也面臨類似的麻煩，并且它們的股價也受到了波動。

股價暴跌的影響比想像的要大，因為大型科技公司的很大一部分薪酬是以 RSU 或股票期權的形式而得，所以這一現狀也將可能使得部分人陷入困境（甚至可能變得毫無價值）。以受到旅行限制的愛彼迎（Airbnb）為例，它延遲了公開上市的時間，并可能使早期員工的股票期權到期。

而且這還產生了一個驚人的連鎖反應。眾所周知，通過 IPO 或收購投資而致富，然后這些新的富人又再將資金投入新創公司中，這是硅谷一直以來的魔力。而 COVID-19 的出現，卻打破了這一循環，這很可能對舊金山和紐約等地未來創業崗位的增長造成巨大影響。

另一方面，對于 B2B 高科技企業而言，面對面溝通對于達成銷售目標至關重要。由于超過一半的美國 B2B 營銷人員依靠面談和貿易展覽來推動銷售轉化，Recode 報告稱，根據 PredictHQ 的數據，這些被取消事件的「直接經濟損失」將超過 5 億美元。

數據詳情顯示，面對面的活動比電子渠道轉化更有效

其中包括：Facebook 取消了 F8 大型活動，Adobe 取消了年度拉斯維加斯峰會，谷歌表示將推遲 Cloud Next 2020 活動。其他中型 B2B 科技公司，例如 SalesLoft，Qualtrics 和 Demandbase 也宣布了類似的計劃，推遲或取消年度用戶會議。這都會引起一系列的連鎖反應，可能會減少原有的技術崗位數量。

根據相關數據，下面針對某些互聯網相關行業的前景進行了分析，在疫情帶來的經濟衰退中，這些信息可供參考：

流媒體服務

等級：C  不錯的科技工作方向，但不是理想的金飯碗

目前，Netflix 在美國和加拿大市場的訂戶同比增長，預計將是之前預測的 1.6% 的兩倍多。新推出的迪士尼+，以及傳統競爭對手亞馬遜 Prime Video、Hulu 和 HBO 可能也會看到類似的增長。

然而，這并不都是好事。Netflix 和 Zoom 一樣面臨著類似的商業模式問題。由于他們的客戶支付固定費用，所以如果他們突然開始觀看更多節目，這意味著 Netflix 將需要大量額外的帶寬和工程成本，但收入卻不會直接增加。

另外 Spotify 也是如此，而且更糟糕的是，Spotify 還必須為每多播放的一首歌曲再次支付版稅。

Netflix 在疫情中設立了救濟基金，以幫助支持像許多行業一樣受到疫情打擊的創意社區。在暫停拍攝過程中，新功能的生產也將有所延遲，這將對未來的訂戶增長產生連鎖反應。

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盡管他們確實擁有強大的軟件工程、數據科學和專業開發能力，但該行業的大部分預算都用于許可和原始內容上。

但如果你是后端工程師、站點可靠性工程師或系統工程師，并且尤為擅長于使用 Python 編寫代碼，這可能是理想的工作選擇。

視頻會議

等級：B 視頻會議領域有巨大的機遇，同時也存在一定的商業模式風險 

目前，大部分人會使用視頻會議在家辦公，而 Zoom 也成為了很多公司視頻會議的解決方案。G2（軟件市場）報告也顯示，視頻和音頻會議搜索量分別增長了 253％和 565％。盡管標準普爾 500 指數整體下跌了 17%，但 Zoom 的股票仍上漲了 200%。

G2（軟件市場）報告

根據 Thinknum 的數據，其應用程序的評級數量也上升了 179%。如果你是一名高級軟件工程師或在 devops 工作，他們肯定需要你來維護一切正常運行吧？但考慮到他們的商業模式，你就會得到另一個結論了。

盡管新賬戶增加很快，但這些新帳戶中有許多是免費的，例如，你可以在其中免費撥打 40 分鐘的電話。因此，Zoom 服務人員在努力保持高服務質量的同時，還將不得不面臨付費轉化的壓力。

最終事實是，關于所有主要視頻會議工具的延遲和服務中斷的報告越來越多，Microsoft Teams 一度也完全陷入困境。據相關消息顯示，Zoom 已經在限制免費用戶使用其電話撥打電話的能力，而 Microsoft Teams 也一直在限制新免費帳戶注冊的速率。

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這些公司應對危機的方式令人敬佩，而且他們現在基本上也支持著整個經濟市場運作。同時，如此空前的視頻會議需求也是一個奇跡，他們的工程團隊也需要設法使服務保持在線。如果你喜歡解決問題，并且想站在抗疫前線，這份工作會是不錯的選擇。

在線教育

等級：B + 尚不清楚誰將主導這個市場，但漲勢說明一切

根據往期數據顯示，在線教育是在所有其它重大衰退行業中，少數的始終表現良好的行業之一。而近期，由于學校停課以及 Zoom 等視頻會議工具的支持，數百萬的教師正在大規模學習如何有效地在線教學。

行業趨勢詳細數據

在線學習平臺 Tachable 最近每天的獨立訪問量達到 100 萬以上；而在線 K 學院課程管理網站 Clasing 上的課程數量也急劇飆升。教育類現在是增長最快的移動應用類別之一，在意大利增長了 245%。

在像 Lambda School 這樣的先驅公司領導下，遠程培訓的軟件開發人員在找到工作之前無需支付任何費用。因此在疫情之前，教育的面貌已經發生了變化。

而 LinkedIn（現在是 Microsoft 的一部分）一直在解鎖其學習平臺中的課程，并向受 COVID-19 影響的人發放許可證。

世界上很多優質的大學課程，都可以通過互聯網免費提供給所有人。同時，在線自動授課的課程參與人數，也有相應增加。

隨著疫情的推動，在線教育興起。據數據顯示，4500 萬學生欠下 1.6 萬億美元的學生債務，并且呼吁美國總統選舉周期讓政府注銷這筆債務。也有一些人開始重新思考在線教育的意義。

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在這個行業中，你可能不必進行傳統的求職，因為已經有部分人通過自己或與業務合作伙伴一起創建在線課程，賺了數百萬美元。

但是如果你是軟件開發人員或機器學習專家，那么在該領域已經成功的公司之一中找到合適的崗位是比較容易的。如果你不知道如何編碼，那么在客戶成功、技術支持或作為項目經理方向努力，也是進入技術領域的一個很好的方法。

網上零售

等級：A 很難在網上零售中失敗

由于所有人都希望與社會隔離開來，因而大量實體店也已經停止營業。而作為電銷商的亞馬遜，近期宣布將雇傭 10 萬名員工來應對額外的需求（盡管這些職位中的許多看起來是兼職）。

但目前看來，電子商務行業非常安全。相關數據顯示，中國地區的 Sun Art 超市在封閉情況下，網購需求激增了 250%，這幫助其在 80% 的門店關閉的情況下保持收入穩定。而另外一些中國地區商家報告稱，其網購需求每周的增長率為 30-40%。

在西方國家，雜貨快遞應用程序的正常下載率翻了 2 至 3 倍，而且有消息稱，Instacart 將在北美招聘多達 30 萬名「全方位服務購物者」（包括：選購、配送等一系列服務）。

當然，在這次疫情中，其中也不乏有部分小企業不精通信息技術，也沒有能力在網上銷售；因此在沒有政府重大救助的情況下，他們即將面臨倒閉。

這也讓人不禁思考到，隨著人們習慣于在線訂購的便利，未來他們可能會形成新的習慣，并加速已經存在的電銷趨勢，從而遠離傳統零售。

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用戶行為的這種變化，為有才華的 UX 設計師、前端工程師和產品經理（他們可以幫助改善在線購物的用戶體驗）以及系統管理員、數據科學家和網絡安全專家提供了巨大的機會，他們可以很好地幫助購物者安全舒適地網購。

視頻游戲

等級：A + 這是最接近完美職位的行業

一直以來，游戲就是一個被嚴重低估且發展迅速的行業，但實際上，電子競技和視頻游戲的規模已經超過音樂和電影業的總和。而近期，PC 游戲平臺 Steam 吸引了創紀錄的全球并發用戶，截至 3 月 15 日，該公司凈賺 2030 萬。這是一個很好的證明。

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通常，新游戲的發布甚至會讓最成功的電影發布都黯然失色。諸如 Fortnite 之類的新一代社交視頻游戲正在創造數十億美元的收入，更不用說休閑游戲巨頭，如 King、Rovio 和騰訊，后者的市值甚至超過 4000 億美元。

隨著傳統體育游戲的全部取消，預計電子競技將出現相應增長，亞馬遜旗下的 Twitch 收視率也在上升。

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與視頻流行業不同的是，工程師和游戲設計師完全可以遠程創建新內容，所以其速度并不會受到社交距離增加的影響。游戲公司確實有一個口號，那就是為了在發布日期前完成游戲，他們會在固定的緊縮時間內「耗盡」員工的精力，這是工作者需要注意的地方。

游戲業務是熱門游戲，因此請考慮加入一個確定的團隊，而不是發布自己的獨立游戲。不同分工會使得工作有很大不同，例如：產品設計師和質量保證測試人員可能會有一段艱難的測試時期，但如果你是一名數據科學家、數據工程師或數據分析師，那么唯一目標便是獲得大量數據。