和很多人一样，我们这些做IT的最近一两年都有一种被AI替代的焦虑，而裁员是非常真实发生的，而且有加速的可能，但是如何预测和准备裁员，估计很多人都没有头绪，一方面不甘心放弃裁员的PACKAGE，一方面又担心突然发生后没有准备好。
今天我就用AI工具做盾，去预测一下裁员这个矛，看看是否有效，我用的最基本的CHATGPT免费版本。基于亚马逊公司规模巨大，而且涵盖面比较广，我决定用亚马逊做出预测。
首先，我对 Amazon 过去约10年（2016–2026）的裁员历史、规模与原因的系统梳理。
2016–2019：几乎没有大规模裁员
员工规模快速增长（电商+AWS）
开始布局：云计算（AWS）物流网络 Alexa / AI
特点是* 裁员极少（局部优化），战略是“疯狂招人 + 抢市场”
2020–2021：疫情爆发 → 大规模招聘
全球电商需求暴涨，员工数激增（仓储+物流+技术）
员工数 翻倍甚至接近三倍增长（2017–2024）
关键问题（埋雷）：
* 过度扩张
* 大量“未来需求预期招聘”
处于高速扩张期（AWS+电商+疫情红利）
2022–2023：第一次历史级裁员（约27,000人）
原因：疫情期间过度招聘 + 宏观经济转弱
第一次历史级裁员（约27,000人）
规模约 27,000人（史上首次大裁员）
涉及部门包括：
* Alexa / Devices（重灾区）
* HR
* Retail
* AWS部分团队
核心原因：
1. 疫情后需求回落
2. 过度招聘（最关键）
3. 宏观经济压力（通胀+加息）
4. 部分业务失败（Alexa商业化不佳）
本质上是从增长优先转向盈利优先
2024：持续结构性裁员（几百~几千）
规模：多轮数百–数千（分散进行）
典型案例：
* AWS裁员（数百人）
* Twitch裁员约500人（约35%）
* Prime Video / MGM裁员
原因：
1. 业务调整（媒体、游戏、硬件）
2. ROI不达标
3. 削减非核心项目
特点是，不再一刀切，而是精细化裁员
2025：第二轮大裁员开始（约14,000+）
规模：2025年10月：约14,000人
原因：
1. 成本控制
2. 组织扁平化
3. AI投入增加
2026：历史最大裁员（累计约30,000人）
最新数据：16,000（2026年1月） + 14,000（2025年）合计约 30,000人
特点：史上最大裁员，约占 corporate员工 ~10%
涉及：
* AWS
* Retail
* Prime Video
* HR
* 管理层（去层级）
核心原因（非常关键）：
1. AI替代 + 自动化
2. 去官僚化（减少管理层）
3. 资源集中到高增长领域（AI / 云）
4. 修正疫情过度扩张
官方表述：“减少层级、去官僚化”
总结一下：Amazon裁员不是周期性，而是结构性重构，从“人力扩张” 到 “AI+效率驱动”
我们来总结一下核心原因（四大驱动）
1. 过度招聘（最核心）
疫情期间错误预判长期需求
导致2022后“回吐”
2. 战略转型：AI优先
Generative AI
AWS AI服务
结果：
低价值岗位被替代
技术岗位结构变化
3. 去官僚化（重要趋势）
Amazon内部问题：
管理层过多
决策变慢
裁员目标：
* 中层管理
* 非核心support岗位
4. 业务结构调整
被削弱的部门：
* Alexa
* 线下零售（Just Walk Out等）
* 娱乐（Twitch、部分影视）
被加强的部门：
* AWS
* AI
* 广告业务
关键洞察：Amazon裁员 ≠ 公司衰退
而是从人海战术公司 进化成为 技术效率公司
对比阶段：
| 阶段 | 模式 | 用人策略 |
| --------- | ---- | --------- |
| 2016–2021 | 扩张 | 拼命招人 |
| 2022–2023 | 修正 | 大规模裁员 |
| 2024–2026 | 重构 | AI替代+结构优化 |
然后我们用AI来预测一下亚马逊未来的裁员趋势
未来1–3年，还会继续裁员吗？
会，但形式改变：
* 不再大规模一次性裁员
* 改为：
* 持续小规模优化
* AI替代逐步发生
哪些是最危险的岗位呢？
* 中层管理
* HR / Recruiting
* 非核心项目工程师
* 低ROI业务团队
哪些是最安全的岗位？
* AI / ML工程师
* AWS核心架构
* 广告技术
* 高利润业务相关岗位
Amazon下一步裁员不会结束，但形态已经改变：
未来12–24个月预测
总规模：再裁 10,000 – 25,000（分批进行）
节奏：
* 不再一次性“3万级”
* 持续小批次（几百–几千/轮）
本质上从裁员周期到长期组织瘦身机制
预测依据：
* 公司已完成约30,000人裁员，但明确表示仍会继续优化
* CEO明确：AI将“减少部分岗位需求”
下一轮裁员最可能的部门（按风险排序）
1. 高风险：AWS（很多人误判）
虽然增长，但仍在裁员
已发生：
* AWS已裁“数百人”
* 2026裁员覆盖AWS团队
为什么还要裁？
* AI自动化：
* coding（Copilot类）
* cloud deployment自动化
* 客户支持岗位被替代
**未来裁员重点岗位：**
* Solutions Architect（低端/重复型）
* Support Engineer
* Technical Account Manager（部分）
* 内部工具开发
2. 高风险：Retail / 电商后台
已确认：
* Retail在裁员范围内
原因：
* 自动化供应链
* AI库存管理
* 广告系统替代人工决策
重点裁员：
* Vendor Manager
* Category Manager
* Supply Chain Planner
* 运营分析（低级别）
3. 高风险：Prime Video / Twitch / 娱乐
已发生：
* Twitch大裁员（历史）
* Prime Video持续优化
原因：
* ROI低
* 内容成本高
未来：
* 内容运营
* 市场团队
* 非核心制作岗位
4. 高风险：HR / Recruiting（最危险之一）
逻辑非常清晰：
* 招聘减少
* AI招聘工具替代
重点裁：
* Recruiter
* HR Business Partner
* 培训岗位
这也是所有科技公司共同趋势
5. 新出现风险区：Robotics & Physical Tech
最新信号（很重要）：
* 已裁机器人团队
原因：
* 项目失败（如Blue Jay）
* 技术路线调整
说明：即使“未来方向”，也会裁低ROI项目
岗位级别风险（最实用部分）
最危险（Top 10）
这些岗位未来2年持续被裁：
1. Program Manager（非核心）
2. Product Manager（低ROI产品）
3. Recruiter / HR
4. Operations Manager（非仓储）
5. Support Engineer
6. QA / Testing（被AI替代）
7. Data Analyst（基础分析）
8. Middle Manager（层级削减）
9. Content / Marketing（非核心）
10. Customer Service（AI替代）
证据：
* 裁员涉及 software / PM / engineering manager
中等风险
* Software Engineer（普通CRUD）
* Frontend Developer
* 非AI数据岗位
原因：
* AI开始替代部分开发
安全区（甚至继续招人）
未来核心岗位
* AI / ML Engineer
* Applied Scientist
* LLM / Agent开发
* AWS核心架构（高端）
* Ads（广告系统）
公司明确：
* 会继续在关键战略领域招聘
裁员“打法”会如何变化（非常关键）
过去（2022–2023）
* 一次性裁万人
* 全公司范围
现在（2025–2026）
* Corporate（白领）为主
* 约占 corporate 10%
未来（预测）
变成3种方式：
1 “静默裁员”（最重要）
* 不招人
* PIP淘汰
* 自然流失
2 小规模持续裁员
* 每季度： 500–3000人
3. AI替代式裁员（最大趋势）
不是直接裁：
* 但岗位消失
* 不再招聘
关键判断（核心洞察）
Amazon真正目标不是“降成本”，而是把35万corporate员工，压缩到约25万–30万
依据：
* 当前已裁约30,000（≈9–10%）
* AI将继续减少人力需求
时间预测（最具体）
2026年
* Q2–Q3：小规模持续裁员（已开始）
* Q4：可能有一次“中型裁员”（5k–10k）
2027年
* 不再有“超级裁员”
* 但持续优化（AI驱动）
如果你在Amazon（实战建议）
高风险信号
* 项目不赚钱
* 不是AI / AWS核心
* manager层级多
* org频繁调整
自保策略
* 转AI / 数据 / infra
* 进入盈利业务（AWS / Ads）
* 避开：
* Alexa
* 内容业务
* support类岗位
总结Amazon未来不是“裁员结束”，而是进入长期、结构性、AI驱动的人才替换时代
最后结合Amazon近3年裁员结构 + 内部组织调整逻辑 + AI替代趋势，做出的“L5/L6级别最危险岗位清单”。
不只列岗位名称，而是会给你为什么危险 + 哪些团队最容易中招 + 替代路径。
Amazon内部最危险的12个职位（L5/L6级）
默认解释：
* L5 = Senior / IC主力执行层
* L6 = Manager / Senior PM / 资深IC
1. Program Manager（L5/L6，非核心项目）
危险指数：
为什么：
* Amazon正在砍协调型岗位
* AI + 工具正在替代：
* 项目跟踪
* 资源协调
* 状态汇报
高风险团队：
* Retail运营项目
* 内部流程优化项目
* 非AWS项目
替代方向：转 Product / Data / Tech PM
2. Product Manager（L6，低ROI产品）
危险指数：
为什么：
Amazon正在砍：
* Alexa相关产品
* 内部工具产品
* PM数量过去扩张过多
高风险产品线：
* Alexa / Devices
* 内部平台工具
* 内容产品（Prime Video周边）
3. Software Development Engineer（L5，低复杂度）
危险指数：
为什么：
AI coding（Copilot类）已经影响：
* CRUD开发
* API拼装
Amazon明确推进AI开发效率
高风险类型：
* 内部工具开发
* 简单Web / Frontend
* 非核心系统
安全 vs 危险：
| 类型 | 风险 |
| ------------------------ | ---- |
| AI / Infra / Distributed | ????安全 |
| CRUD / 内部系统 | 危险 |
4. QA / SDET（L5/L6）
危险指数：
为什么：
* 自动化测试 + AI测试正在替代
* Amazon内部已大规模减少QA依赖
现状：
* QA岗位在科技公司整体都在消失
5. Data Analyst（L5）
危险指数：
为什么：
* 被AI BI工具替代：
* SQL生成
* dashboard自动化
* “解释数据”能力被弱化
高风险：
* 纯报表型分析
* 运营支持分析
6. Business Analyst（L5/L6）
危险指数：
为什么：
* 本质是：
* Excel + PPT + 汇报
* 完全被AI覆盖
7.Solutions Architect（L5，非核心客户）
危险指数：
为什么：
* AWS正在：
* 产品化
* 自动化部署
* 客户支持越来越标准化
高风险：
* SMB客户支持
* 标准架构方案
8. Technical Account Manager（L6）
危险指数：
为什么：
* 与SA类似：
* 大量沟通+支持工作
* AI客服 + automation正在替代
9。 Recruiter（L5/L6）
危险指数：（已验证）
为什么：
* 招聘需求下降
* AI招聘工具成熟
现实：这是Amazon裁员最狠岗位之一
10. HR Business Partner（L6）
危险指数：
为什么：
* 公司在：
* 减少组织复杂度
* 减少HR依赖
11. Operations Manager（L6，非仓储核心）
危险指数：
为什么：
* 供应链自动化
* AI库存管理
高风险：
* 非Fulfillment核心团队
* 区域运营管理
12. Middle Manager（L6，层级管理）
危险指数：（战略级）
为什么（最关键）：
Amazon正在做一件事：
去层级（de-layering）
直接影响：
* L6 Manager（无直接产出）
* 管人 > 做事 的岗位
一个非常关键的模式（总结）
最危险岗位的共同特征：
1. “协调型”
* PM / Program / HR
2. “支持型”
* QA / Analyst / TAM
3. “低技术壁垒”
* 基础开发
* 报表分析
最安全岗位（对比）
1. 直接创造收入
* AWS核心工程
* Ads系统
2. AI相关
* ML / LLM / Agent
3. 高复杂系统
* 分布式系统
* Infra
L5 vs L6 风险差异（重点）
| Level | 风险特点 |
| ----- | ------- |
| L5 | 被AI替代 |
| L6 | 被组织优化裁掉 |
结论：
* L5 = 技术不够深 → 危险
* L6 = 不直接产出 → 更危险
真实内部趋势（最重要洞察）
Amazon正在从“大量L5执行 + L6管理”
变成少量高端IC + 极少管理层
如果你在这些岗位（策略）
最优转型路径
| 当前岗位 | 转型方向 |
| ------------ | ---------------- |
| PM / Program | AI Product |
| SDE（普通） | Infra / AI |
| Analyst | Data Scientist |
| QA | Automation + Dev |
一句话总结
Amazon未来裁员本质不是“减少人”，而是清除“不能被AI放大的岗位”
最后我们来做一下裁员准备，在 Amazon 现在这个阶段，避免被裁不如让自己成为被留下的人 + 即使被裁也能更强跳出去。
分两类讲：技术员工（SDE / Data / Infra） 和 Delivery / 运营 / 支持类员工，具体可执行策略。
核心判断（很关键）
Amazon现在内部筛人的标准已经变成：
“你有没有用？”
“你能不能被AI放大？”
这直接决定你是否安全
技术员工（SDE / Data / Infra）如何自保
1. 先判断你自己处于哪个“风险层”
高风险画像
* 做内部工具（非核心）
* CRUD / API拼装
* 不参与架构设计
* 不接触AI / 数据
结论：6–12个月内有风险
???? 中等风险
* 正常业务开发（非核心）
* 有一定系统复杂度
???? 安全区
* AWS核心服务
* 分布式系统
* AI / ML / LLM
* Ads（广告系统）
2. 技术员工的3条保命路线
路线1：强行贴近“AI / Infra”
最有效（优先级最高）
具体怎么做：
* 内部转岗（最优）
* AI团队
* Data / ML Infra
* 项目中主动引入：
* LLM（如RAG、Agent）
* 自动化pipeline
最低要求：
* 会用：
* Python
* LLM API
* 基本ML pipeline
目标：从“写代码的人” → “用AI放大产出的工程师”
路线2：做“不可替代的系统人”
提升方向：
* Distributed systems（分布式）
* 系统设计（System Design）
* 高并发 / 高可用
为什么：
AI现在不会设计复杂系统
路线3：进入“赚钱部门”
优先级排序：
1. AWS（但要核心团队）
2. Ads（利润最高）
3. 供应链核心系统
尽量避免：
* Alexa
* Prime Video
* 内部工具平台
3. 技术员工必须马上做的4件事
1. 更新简历（现在就做）
* 每个项目强调：
* impact（收入 / 成本）
* scale（规模）
2. 开始面试准备（不要等裁员）
* LeetCode（中高频）
* System Design
目标：2周内能投，1个月内能面
3. 内部network（非常关键）
* 找：
* manager
* skip-level
* 让自己进入“关键项目”
4. 观察危险信号
如果你看到：
* 项目被削减
* headcount冻结
* manager模糊方向
**马上准备跳**
Delivery / Operations / Support员工（包括：物流、客服、运营、TAM、Support Engineer等）
1. 现实判断（必须直说）
这一类岗位是未来5年被AI + 自动化冲击最大的群体
2. 三条现实路径
路线1：转技术（最优，但难）
推荐方向：
* Data Analyst → Data Engineer
* Support → SDE / Automation
学习路径：
* SQL + Python
* 数据分析 / 自动化
路线2：转“不可自动化岗位”
比如：
* 现场运营（仓储核心）
* 复杂客户管理（enterprise）
路线3：提前跳槽（最现实）
去：
* 传统行业（自动化慢）
* 中小公司（成本低但稳定）
3. Delivery类员工必须做的
1. 提升“技术含量”
* Excel → SQL
* 手工流程 → 自动化
2. 拿证书 / 技能
* AWS认证
* 数据分析
3. 准备Plan B
* 副业 / 转行路径
* 外部机会
一个非常关键的“裁员前信号”
如果你看到以下3个同时出现：
1. 项目被削减
2. 新招聘停止
3. KPI开始变严格
基本意味着3–6个月内会有人被裁
最实用的“生存策略”（总结版）
你现在就该做：
技术岗：
* 向 AI / Infra 转型
* 准备面试（立即）
* 内部转组
非技术岗：
* 提升技术能力（SQL / 自动化）
* 尽快转型或跳槽
一句最重要的话
在今天的 Amazon，不是“公司要不要你”，而是“AI时代还需不需要这个岗位”
好了，上面是我做的一个简单实验，不过具体是否准确，还要过两年才能验证。
马克谈天下(594) 用AI分析预测亚马逊的裁员历史和未来可能
markyang (2026-03-16 20:57:39) 评论 (1)和很多人一样，我们这些做IT的最近一两年都有一种被AI替代的焦虑，而裁员是非常真实发生的，而且有加速的可能，但是如何预测和准备裁员，估计很多人都没有头绪，一方面不甘心放弃裁员的PACKAGE，一方面又担心突然发生后没有准备好。
今天我就用AI工具做盾，去预测一下裁员这个矛，看看是否有效，我用的最基本的CHATGPT免费版本。基于亚马逊公司规模巨大，而且涵盖面比较广，我决定用亚马逊做出预测。
首先，我对 Amazon 过去约10年（2016–2026）的裁员历史、规模与原因的系统梳理。
2016–2019：几乎没有大规模裁员
员工规模快速增长（电商+AWS）
开始布局：云计算（AWS）物流网络 Alexa / AI
特点是* 裁员极少（局部优化），战略是“疯狂招人 + 抢市场”
2020–2021：疫情爆发 → 大规模招聘
全球电商需求暴涨，员工数激增（仓储+物流+技术）
员工数 翻倍甚至接近三倍增长（2017–2024）
关键问题（埋雷）：
* 过度扩张
* 大量“未来需求预期招聘”
处于高速扩张期（AWS+电商+疫情红利）
2022–2023：第一次历史级裁员（约27,000人）
原因：疫情期间过度招聘 + 宏观经济转弱
第一次历史级裁员（约27,000人）
规模约 27,000人（史上首次大裁员）
涉及部门包括：
* Alexa / Devices（重灾区）
* HR
* Retail
* AWS部分团队
核心原因：
1. 疫情后需求回落
2. 过度招聘（最关键）
3. 宏观经济压力（通胀+加息）
4. 部分业务失败（Alexa商业化不佳）
本质上是从增长优先转向盈利优先
2024：持续结构性裁员（几百~几千）
规模：多轮数百–数千（分散进行）
典型案例：
* AWS裁员（数百人）
* Twitch裁员约500人（约35%）
* Prime Video / MGM裁员
原因：
1. 业务调整（媒体、游戏、硬件）
2. ROI不达标
3. 削减非核心项目
特点是，不再一刀切，而是精细化裁员
2025：第二轮大裁员开始（约14,000+）
规模：2025年10月：约14,000人
原因：
1. 成本控制
2. 组织扁平化
3. AI投入增加
2026：历史最大裁员（累计约30,000人）
最新数据：16,000（2026年1月） + 14,000（2025年）合计约 30,000人
特点：史上最大裁员，约占 corporate员工 ~10%
涉及：
* AWS
* Retail
* Prime Video
* HR
* 管理层（去层级）
核心原因（非常关键）：
1. AI替代 + 自动化
2. 去官僚化（减少管理层）
3. 资源集中到高增长领域（AI / 云）
4. 修正疫情过度扩张
官方表述：“减少层级、去官僚化”
总结一下：Amazon裁员不是周期性，而是结构性重构，从“人力扩张” 到 “AI+效率驱动”
我们来总结一下核心原因（四大驱动）
1. 过度招聘（最核心）
疫情期间错误预判长期需求
导致2022后“回吐”
2. 战略转型：AI优先
Generative AI
AWS AI服务
结果：
低价值岗位被替代
技术岗位结构变化
3. 去官僚化（重要趋势）
Amazon内部问题：
管理层过多
决策变慢
裁员目标：
* 中层管理
* 非核心support岗位
4. 业务结构调整
被削弱的部门：
* Alexa
* 线下零售（Just Walk Out等）
* 娱乐（Twitch、部分影视）
被加强的部门：
* AWS
* AI
* 广告业务
关键洞察：Amazon裁员 ≠ 公司衰退
而是从人海战术公司 进化成为 技术效率公司
对比阶段：
| 阶段 | 模式 | 用人策略 |
| --------- | ---- | --------- |
| 2016–2021 | 扩张 | 拼命招人 |
| 2022–2023 | 修正 | 大规模裁员 |
| 2024–2026 | 重构 | AI替代+结构优化 |
然后我们用AI来预测一下亚马逊未来的裁员趋势
未来1–3年，还会继续裁员吗？
会，但形式改变：
* 不再大规模一次性裁员
* 改为：
* 持续小规模优化
* AI替代逐步发生
哪些是最危险的岗位呢？
* 中层管理
* HR / Recruiting
* 非核心项目工程师
* 低ROI业务团队
哪些是最安全的岗位？
* AI / ML工程师
* AWS核心架构
* 广告技术
* 高利润业务相关岗位
Amazon下一步裁员不会结束，但形态已经改变：
未来12–24个月预测
总规模：再裁 10,000 – 25,000（分批进行）
节奏：
* 不再一次性“3万级”
* 持续小批次（几百–几千/轮）
本质上从裁员周期到长期组织瘦身机制
预测依据：
* 公司已完成约30,000人裁员，但明确表示仍会继续优化
* CEO明确：AI将“减少部分岗位需求”
下一轮裁员最可能的部门（按风险排序）
1. 高风险：AWS（很多人误判）
虽然增长，但仍在裁员
已发生：
* AWS已裁“数百人”
* 2026裁员覆盖AWS团队
为什么还要裁？
* AI自动化：
* coding（Copilot类）
* cloud deployment自动化
* 客户支持岗位被替代
**未来裁员重点岗位：**
* Solutions Architect（低端/重复型）
* Support Engineer
* Technical Account Manager（部分）
* 内部工具开发
2. 高风险：Retail / 电商后台
已确认：
* Retail在裁员范围内
原因：
* 自动化供应链
* AI库存管理
* 广告系统替代人工决策
重点裁员：
* Vendor Manager
* Category Manager
* Supply Chain Planner
* 运营分析（低级别）
3. 高风险：Prime Video / Twitch / 娱乐
已发生：
* Twitch大裁员（历史）
* Prime Video持续优化
原因：
* ROI低
* 内容成本高
未来：
* 内容运营
* 市场团队
* 非核心制作岗位
4. 高风险：HR / Recruiting（最危险之一）
逻辑非常清晰：
* 招聘减少
* AI招聘工具替代
重点裁：
* Recruiter
* HR Business Partner
* 培训岗位
这也是所有科技公司共同趋势
5. 新出现风险区：Robotics & Physical Tech
最新信号（很重要）：
* 已裁机器人团队
原因：
* 项目失败（如Blue Jay）
* 技术路线调整
说明：即使“未来方向”，也会裁低ROI项目
岗位级别风险（最实用部分）
最危险（Top 10）
这些岗位未来2年持续被裁：
1. Program Manager（非核心）
2. Product Manager（低ROI产品）
3. Recruiter / HR
4. Operations Manager（非仓储）
5. Support Engineer
6. QA / Testing（被AI替代）
7. Data Analyst（基础分析）
8. Middle Manager（层级削减）
9. Content / Marketing（非核心）
10. Customer Service（AI替代）
证据：
* 裁员涉及 software / PM / engineering manager
中等风险
* Software Engineer（普通CRUD）
* Frontend Developer
* 非AI数据岗位
原因：
* AI开始替代部分开发
安全区（甚至继续招人）
未来核心岗位
* AI / ML Engineer
* Applied Scientist
* LLM / Agent开发
* AWS核心架构（高端）
* Ads（广告系统）
公司明确：
* 会继续在关键战略领域招聘
裁员“打法”会如何变化（非常关键）
过去（2022–2023）
* 一次性裁万人
* 全公司范围
现在（2025–2026）
* Corporate（白领）为主
* 约占 corporate 10%
未来（预测）
变成3种方式：
1 “静默裁员”（最重要）
* 不招人
* PIP淘汰
* 自然流失
2 小规模持续裁员
* 每季度： 500–3000人
3. AI替代式裁员（最大趋势）
不是直接裁：
* 但岗位消失
* 不再招聘
关键判断（核心洞察）
Amazon真正目标不是“降成本”，而是把35万corporate员工，压缩到约25万–30万
依据：
* 当前已裁约30,000（≈9–10%）
* AI将继续减少人力需求
时间预测（最具体）
2026年
* Q2–Q3：小规模持续裁员（已开始）
* Q4：可能有一次“中型裁员”（5k–10k）
2027年
* 不再有“超级裁员”
* 但持续优化（AI驱动）
如果你在Amazon（实战建议）
高风险信号
* 项目不赚钱
* 不是AI / AWS核心
* manager层级多
* org频繁调整
自保策略
* 转AI / 数据 / infra
* 进入盈利业务（AWS / Ads）
* 避开：
* Alexa
* 内容业务
* support类岗位
总结Amazon未来不是“裁员结束”，而是进入长期、结构性、AI驱动的人才替换时代
最后结合Amazon近3年裁员结构 + 内部组织调整逻辑 + AI替代趋势，做出的“L5/L6级别最危险岗位清单”。
不只列岗位名称，而是会给你为什么危险 + 哪些团队最容易中招 + 替代路径。
Amazon内部最危险的12个职位（L5/L6级）
默认解释：
* L5 = Senior / IC主力执行层
* L6 = Manager / Senior PM / 资深IC
1. Program Manager（L5/L6，非核心项目）
危险指数：
为什么：
* Amazon正在砍协调型岗位
* AI + 工具正在替代：
* 项目跟踪
* 资源协调
* 状态汇报
高风险团队：
* Retail运营项目
* 内部流程优化项目
* 非AWS项目
替代方向：转 Product / Data / Tech PM
2. Product Manager（L6，低ROI产品）
危险指数：
为什么：
Amazon正在砍：
* Alexa相关产品
* 内部工具产品
* PM数量过去扩张过多
高风险产品线：
* Alexa / Devices
* 内部平台工具
* 内容产品（Prime Video周边）
3. Software Development Engineer（L5，低复杂度）
危险指数：
为什么：
AI coding（Copilot类）已经影响：
* CRUD开发
* API拼装
Amazon明确推进AI开发效率
高风险类型：
* 内部工具开发
* 简单Web / Frontend
* 非核心系统
安全 vs 危险：
| 类型 | 风险 |
| ------------------------ | ---- |
| AI / Infra / Distributed | ????安全 |
| CRUD / 内部系统 | 危险 |
4. QA / SDET（L5/L6）
危险指数：
为什么：
* 自动化测试 + AI测试正在替代
* Amazon内部已大规模减少QA依赖
现状：
* QA岗位在科技公司整体都在消失
5. Data Analyst（L5）
危险指数：
为什么：
* 被AI BI工具替代：
* SQL生成
* dashboard自动化
* “解释数据”能力被弱化
高风险：
* 纯报表型分析
* 运营支持分析
6. Business Analyst（L5/L6）
危险指数：
为什么：
* 本质是：
* Excel + PPT + 汇报
* 完全被AI覆盖
7.Solutions Architect（L5，非核心客户）
危险指数：
为什么：
* AWS正在：
* 产品化
* 自动化部署
* 客户支持越来越标准化
高风险：
* SMB客户支持
* 标准架构方案
8. Technical Account Manager（L6）
危险指数：
为什么：
* 与SA类似：
* 大量沟通+支持工作
* AI客服 + automation正在替代
9。 Recruiter（L5/L6）
危险指数：（已验证）
为什么：
* 招聘需求下降
* AI招聘工具成熟
现实：这是Amazon裁员最狠岗位之一
10. HR Business Partner（L6）
危险指数：
为什么：
* 公司在：
* 减少组织复杂度
* 减少HR依赖
11. Operations Manager（L6，非仓储核心）
危险指数：
为什么：
* 供应链自动化
* AI库存管理
高风险：
* 非Fulfillment核心团队
* 区域运营管理
12. Middle Manager（L6，层级管理）
危险指数：（战略级）
为什么（最关键）：
Amazon正在做一件事：
去层级（de-layering）
直接影响：
* L6 Manager（无直接产出）
* 管人 > 做事 的岗位
一个非常关键的模式（总结）
最危险岗位的共同特征：
1. “协调型”
* PM / Program / HR
2. “支持型”
* QA / Analyst / TAM
3. “低技术壁垒”
* 基础开发
* 报表分析
最安全岗位（对比）
1. 直接创造收入
* AWS核心工程
* Ads系统
2. AI相关
* ML / LLM / Agent
3. 高复杂系统
* 分布式系统
* Infra
L5 vs L6 风险差异（重点）
| Level | 风险特点 |
| ----- | ------- |
| L5 | 被AI替代 |
| L6 | 被组织优化裁掉 |
结论：
* L5 = 技术不够深 → 危险
* L6 = 不直接产出 → 更危险
真实内部趋势（最重要洞察）
Amazon正在从“大量L5执行 + L6管理”
变成少量高端IC + 极少管理层
如果你在这些岗位（策略）
最优转型路径
| 当前岗位 | 转型方向 |
| ------------ | ---------------- |
| PM / Program | AI Product |
| SDE（普通） | Infra / AI |
| Analyst | Data Scientist |
| QA | Automation + Dev |
一句话总结
Amazon未来裁员本质不是“减少人”，而是清除“不能被AI放大的岗位”
最后我们来做一下裁员准备，在 Amazon 现在这个阶段，避免被裁不如让自己成为被留下的人 + 即使被裁也能更强跳出去。
分两类讲：技术员工（SDE / Data / Infra） 和 Delivery / 运营 / 支持类员工，具体可执行策略。
核心判断（很关键）
Amazon现在内部筛人的标准已经变成：
“你有没有用？”
“你能不能被AI放大？”
这直接决定你是否安全
技术员工（SDE / Data / Infra）如何自保
1. 先判断你自己处于哪个“风险层”
高风险画像
* 做内部工具（非核心）
* CRUD / API拼装
* 不参与架构设计
* 不接触AI / 数据
结论：6–12个月内有风险
???? 中等风险
* 正常业务开发（非核心）
* 有一定系统复杂度
???? 安全区
* AWS核心服务
* 分布式系统
* AI / ML / LLM
* Ads（广告系统）
2. 技术员工的3条保命路线
路线1：强行贴近“AI / Infra”
最有效（优先级最高）
具体怎么做：
* 内部转岗（最优）
* AI团队
* Data / ML Infra
* 项目中主动引入：
* LLM（如RAG、Agent）
* 自动化pipeline
最低要求：
* 会用：
* Python
* LLM API
* 基本ML pipeline
目标：从“写代码的人” → “用AI放大产出的工程师”
路线2：做“不可替代的系统人”
提升方向：
* Distributed systems（分布式）
* 系统设计（System Design）
* 高并发 / 高可用
为什么：
AI现在不会设计复杂系统
路线3：进入“赚钱部门”
优先级排序：
1. AWS（但要核心团队）
2. Ads（利润最高）
3. 供应链核心系统
尽量避免：
* Alexa
* Prime Video
* 内部工具平台
3. 技术员工必须马上做的4件事
1. 更新简历（现在就做）
* 每个项目强调：
* impact（收入 / 成本）
* scale（规模）
2. 开始面试准备（不要等裁员）
* LeetCode（中高频）
* System Design
目标：2周内能投，1个月内能面
3. 内部network（非常关键）
* 找：
* manager
* skip-level
* 让自己进入“关键项目”
4. 观察危险信号
如果你看到：
* 项目被削减
* headcount冻结
* manager模糊方向
**马上准备跳**
Delivery / Operations / Support员工（包括：物流、客服、运营、TAM、Support Engineer等）
1. 现实判断（必须直说）
这一类岗位是未来5年被AI + 自动化冲击最大的群体
2. 三条现实路径
路线1：转技术（最优，但难）
推荐方向：
* Data Analyst → Data Engineer
* Support → SDE / Automation
学习路径：
* SQL + Python
* 数据分析 / 自动化
路线2：转“不可自动化岗位”
比如：
* 现场运营（仓储核心）
* 复杂客户管理（enterprise）
路线3：提前跳槽（最现实）
去：
* 传统行业（自动化慢）
* 中小公司（成本低但稳定）
3. Delivery类员工必须做的
1. 提升“技术含量”
* Excel → SQL
* 手工流程 → 自动化
2. 拿证书 / 技能
* AWS认证
* 数据分析
3. 准备Plan B
* 副业 / 转行路径
* 外部机会
一个非常关键的“裁员前信号”
如果你看到以下3个同时出现：
1. 项目被削减
2. 新招聘停止
3. KPI开始变严格
基本意味着3–6个月内会有人被裁
最实用的“生存策略”（总结版）
你现在就该做：
技术岗：
* 向 AI / Infra 转型
* 准备面试（立即）
* 内部转组
非技术岗：
* 提升技术能力（SQL / 自动化）
* 尽快转型或跳槽
一句最重要的话
在今天的 Amazon，不是“公司要不要你”，而是“AI时代还需不需要这个岗位”
好了，上面是我做的一个简单实验，不过具体是否准确，还要过两年才能验证。