我们使用招聘公告栏上列出的在线招聘信息的数据，研究COVID-19危机期间与新技术相关的职位需求如何应对大流行缓解政策。我们使用文本分析将招聘信息分类为标准的职业分类，并根据其参与生产和使用数字技术对职业进行分组。我们利用不同时间和不同省份遏制政策严格程度的变化。我们发现，当政策变得更加严格时，与数字基础设施相关或允许远程工作的职位招聘比传统职位的招聘表现相对更好。自动化风险低的职位的招聘信息在重新开放期间比传统职位的招聘信息恢复得更快。通常由弱势群体占据的职业(如妇女和低薪工人)如果与新技术无关，则招聘信息相对较少。我们还发现，当政策变得更严格时，疫情前与数字技术相关的招聘广告稀缺的城市发布的招聘广告总体上更少。