特朗普政府宣布H-1B签证重大改革计划：放弃抽签，按薪资高低发放

机器之心报道

机器之心编辑部

昨天，美国国土安全部（DHS）宣布了一项关于 H1B 工作签证的重大改革计划：取消现有的抽签制度，用基于工资水平的甄选程序来代替，优先考虑高薪申请人。

DHS 表示，这一计划的目的是为了更好地保护美国劳动者的经济利益，同时满足美国企业的人才需求并保持美国的全球竞争力。但一位著名的美国移民政策批评者表示，新规将把年轻的劳动者拒之门外，还会让打算去美国留学的外国学生望而却步。

H-1B 签证每年的发放上限为 8.5 万人，根据这项新规，如果申请人数超过上限， 签证将首先颁发给四个工资类别中最高级别的人，然后再颁发给下面几个级别的人，直至发放完毕。

如果最初的 14 天申请人数少于 8.5 万，相关部门将继续接受申请，直至人数达标。DHS 在一份长达 100 多页的文件中介绍了这项新规。

文件地址：https://www.dhs.gov/sites/default/files/publications/20_1028_uscis_h-1b-registration-selection-by-wage-levels-nprm-508.pdf

在现行制度下，雇佣 H-1B 签证持有者的美国公司需要在四月的第一周提出申请，签证的分发通过抽签来决定。但这「并不符合 H-1B 签证的初衷和国会的意图，」新规中写道，「大多数 H1-B 签证名额都被两个最低薪资水平的职位用掉了，这与该法令的主要立法目的相矛盾，因为 H-1B 计划的目的是帮助美国雇主填补高技能或高学历职位的劳动力短缺。」

霍华德大学一位研究 H1-B 签证的教授 Ron Hira 表示，其实最高薪资级别的两类职位就足以用掉这 8.5 万个名额。因此， 那些计划引进高薪资劳动者的公司将从中受益。

这位教授在自己的一项研究中发现， 2019 年，印孚瑟斯、德勤、高知特等 IT 人力资源外包公司以第二低的工资水平为大量员工申请了 H-1B 签证，而谷歌、苹果、思科、甲骨文等湾区科技公司提出的申请既有高薪资，也有低薪资。

对于大量雇佣外国劳动者取代美国本土劳动者的外包公司和人力资源公司，特朗普政府采取了严厉的打压政策，而 H1-B 拒签正是其中最有力的一项措施。批评人士指责这些公司及其客户利用 H-1B 签证来取代美国工人、压低工资并把工作机会转移到海外。而雇佣 H-1B 劳动者的主要科技公司却希望政府提高签证发放量，他们表示，签证是确保世界顶尖人才的必要条件。

Hira 认为，这项新规的颁布是美国为了 「提高 H-1B 劳动者质量和技能水平」 迈出的关键一步。

但有人也指出了新规的弊端：初入职场的青年劳动者不太可能拿到 H-1B，美国政策国家基金会的执行董事 Stuart Anderson 表示。Anderson 也认为当局应该提高 H-1B 签证发放量，照顾那些有潜能的年轻人，因为他们现阶段可能拿不到那么高的薪资。

这项新规有 30 天的公众意见征询期。鉴于 H-1B 签证政策的不断收紧对留学生带来的负面影响，目前已有 20 多家高校就新规提起诉讼，包括斯坦福大学等大量培养 STEM 人才的美国名校。

H-1B 新规对低收入者影响较大

H1B 签证发放给美国公司雇佣的外国籍有专业技能的员工，属于非移民签证。申请者必须具备一定的专业理论与实践知识，并完成高等教育的专业课程，而且需要有美国雇主的担保。持有 H1B 签证的外国人最长可以在美国工作 6 年。如果在此身份到期前 365 天没有办理绿卡申请，则此签证申请人必须离开美国本土至少 365 天，然后才可以再次申请 H-1B 签证。

2020 年以来，美国政府就 H-1B 签证陆续颁发了一系列相关新规。先是在美国时间 6 月 22 日，特朗普宣布暂停 H-1B、H-2B、L 和 J 非移民工作签证的发放，这项公告已于 6 月 24 日生效，并持续至 12 月 31 日。新规引发了包括美国科技界的愤怒和抵制。此后，美国政府还在不断收紧签证政策。

10 月 6 日，美国国土安全部发布临时最终规则（IFR） ，进一步收紧了 H-1B 非移民签证项目，提高了签证申请最低薪资标准。这项新规或将对超过 1/3 的 H-1B 签证申请造成影响。

此次 H-1B 签证规则的重大调整将彻底改变长久以来的签证生态，也不可避免地对低收入海外劳动者对美的签证产生影响。

多年来，针对高技能工人的 H-1B 签证一直因为滥用问题而饱受诟病，科技公司利用签证政策引进廉价劳动力取代国内工作者，并保持较低的工资水准。DHS 的数据显示，在 2019 财年，60％的 H-1B 工作岗位被认定处于最低的两个工资水平，并低于当地工资中位数。

在 2019 财年，达到 Level 1 和 Level 2 薪资级别的 H-1B 岗位分别为 14％和 46％。

此次 H-1B 签证新规依据四个工资类别中的级别高低依次发放，这意味着工资越高，获得 H-1B 签证申请批准的机会也就越大。唯一的随机因素就是具备相同技能水平的人会与你竞争剩下的签证机会。

在 H-1B 新规下，DHS 预测，最低级别（Level 1）的申请注册将不会被通过，Level 2 级别中只有 75％的登记注册会被通过。Level 3 和 Level 4 级别可以优先申请。

所以，支持 H-1B 签证新规的人士表示，此举将有助于吸引真正的海外优秀人才，以填补国内劳动力市场无法满足的空缺。但不可避免地，低薪资海外工人申请 H-1B 签证的成功几率要大大地降低了。

达到 H-1B 新规中的高薪资等级并不容易

Ron Hira 等人今年 5 月份发表的一份 H-1B 薪资调查报告显示，大多数美国 H-1B 雇主，包括科技巨头微软、亚马逊、苹果、谷歌、Facebook 和 Uber 等在内，支付给海外工人的薪资都低于市场工资，要达到新规中的高薪资等级就更难了。

根据资料显示，这些科技巨头 H-1B 岗位薪资等级的具体情况如下：

• 微软和亚马逊有 3/4 或以上的 H-1B 岗位薪资被认定为 Level 1 和 Level 2；

• Uber 和沃尔玛大约有一半的 H-1B 岗位薪资被认定为 Level 1 和 Level 2；

• IBM 有 3/4 的 H-1B 岗位薪资被认定为 Level 1 和 Level 2；

• 高通和 Salesforce 有 2/5 的 H-1B 岗位薪资被认定为 Level 1 和 Level 2；

• 谷歌有一半以上的岗位薪资被认定为 Level 2；

• Apple 有 1/3 的岗位薪资被认定为 Level 2。

2019 财年的数据显示，在排名前 30 的 H-1B 雇主中，大多数 H-1B 工人的薪资低于工资中位数，具体如下：

此外，在排名前 30 的 H-1B 雇主中，有超过 20 万个 H-1B 岗位的薪资低于工资中位数。

如果你想查询你的薪资位于哪一个标准，可以登录以下网站（外籍劳工认证数据中心）：https://www.flcdatacenter.com/

参考链接：

https://mp.weixin.qq.com/s/9T5tyPCeQHSKsC6QCBA8UQ

https://www.epi.org/publication/h-1b-visas-and-prevailing-wage-levels/

https://www.foxnews.com/politics/trump-dhs-h1b-guest-worker-rule

https://www.mercurynews.com/2020/10/28/h-1b-visa-trump-administration-proposes-to-scrap-lottery-in-favor-of-wage-based-selections/

Amazon SageMaker实战教程（视频回顾）

Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务，可以帮助机器学习开发者和数据科学家快速构建、训练和部署模型。Amazon SageMaker 完全消除了机器学习过程中各个步骤的繁重工作，让开发高质量模型变得更加轻松。

10月15日-10月22日，机器之心联合AWS举办3次线上分享，全程回顾如下：

第一讲：Amazon SageMaker Studio详解

黄德滨（AWS资深解决方案架构师）主要介绍了Amazon SageMaker的相关组件，如studio、autopilot等，并通过在线演示展示这些核心组件对AI模型开发效率的提升。

视频回顾地址：https://app6ca5octe2206.h5.xiaoeknow.com/v1/course/alive/l_5f715443e4b005221d8ea8e3

第二讲：使用Amazon SageMaker 构建一个情感分析「机器人」

刘俊逸（AWS应用科学家） 主要介绍了情感分析任务背景、使用Amazon SageMaker进行基于Bert的情感分析模型训练、利用AWS数字资产盘活解决方案进行基于容器的模型部署。

视频回顾地址：https://app6ca5octe2206.h5.xiaoeknow.com/v1/course/alive/l_5f715d38e4b0e95a89c1713f

第三讲：DGL图神经网络及其在Amazon SageMaker上的实践

张建（AWS上海人工智能研究院资深数据科学家）主要介绍了图神经网络、DGL在图神经网络中的作用、图神经网络和DGL在欺诈检测中的应用和使用Amazon SageMaker部署和管理图神经网络模型的实时推断。

视频回顾地址： https://app6ca5octe2206.h5.xiaoeknow.com/v1/course/alive/l_5f715d6fe4b005221d8eac5d

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