來源:AI寒武紀(jì)
吳恩達(dá)老師剛剛分享了他對當(dāng)前cs專業(yè)人才市場的觀察,一方面,市場對理解AI的開發(fā)者的需求遠(yuǎn)未被滿足,求賢若渴;另一方面,新畢業(yè)的CS專業(yè)學(xué)生卻面臨著失業(yè)率上升的困境
吳老師認(rèn)為這背后的根源在于,人工智能工具已經(jīng)極大地提升了編程工作的生產(chǎn)力,但大多數(shù)高校的課程體系卻未能及時跟上這一新常態(tài)的步伐
吳恩達(dá)指出,當(dāng)他面試所謂的AI工程師——即那些擅長構(gòu)建AI應(yīng)用的專業(yè)人才時,他主要關(guān)注以下幾項核心能力:
利用AI輔助,快速構(gòu)建軟件系統(tǒng):不再是逐行手寫代碼,而是懂得如何與AI協(xié)作,高效地完成工程任務(wù)
善用AI構(gòu)建模塊開發(fā)應(yīng)用:熟練掌握并應(yīng)用提示工程(Prompting)、檢索增強(qiáng)生成(RAG)、模型評估(Evals)、AI智能體工作流(Agentic Workflows)以及機(jī)器學(xué)習(xí)等關(guān)鍵技術(shù)
具備快速構(gòu)建原型和迭代的能力:能夠迅速將想法變?yōu)楝F(xiàn)實,并根據(jù)反饋進(jìn)行敏捷調(diào)整
掌握了這些技能的人,其工作效率與那些仍在使用2022年(生成式AI爆發(fā)前)編程方式的開發(fā)者相比,有著天壤之別。吳恩達(dá)每周都會與大型企業(yè)和初創(chuàng)公司交流,前者渴望招聘數(shù)百名具備這些技能的人才,后者則因缺乏足夠的工程師而無法實現(xiàn)其創(chuàng)新想法。他預(yù)見,隨著AI在各行各業(yè)的普及,這種人才短缺只會愈演愈烈
這也就解釋了我們?yōu)楹螘瑫r聽到“CS畢業(yè)生就業(yè)難”和“AI工程師薪資飆升”這兩種截然不同的聲音,盡管就業(yè)不匹配率(即畢業(yè)生從事不需要學(xué)位的工作)仍然低于大多數(shù)其他專業(yè)
經(jīng)驗與“AI原生代”,誰更具優(yōu)勢?
吳恩達(dá)用一個比喻來形容這場變革:當(dāng)編程從打孔卡時代進(jìn)化到鍵盤和終端時代,雇主們在一段時間內(nèi)還會繼續(xù)雇傭打孔卡程序員。但最終,所有開發(fā)者都必須轉(zhuǎn)向新的編碼方式。AI工程正在掀起同樣巨大的變革浪潮
社會上有一種“AI原生代”的刻板印象,認(rèn)為應(yīng)屆畢業(yè)生能輕松超越經(jīng)驗豐富的開發(fā)者。吳恩達(dá)認(rèn)為這有一定道理。他曾多次在招聘全棧工程師時,選擇了一位精通AI的新畢業(yè)生,而非一位仍停留在2022年工作模式的資深開發(fā)者。
然而,他所見過的最優(yōu)秀的開發(fā)者并非應(yīng)屆生。他們是那些始終緊跟AI變革步伐的資深開發(fā)者。當(dāng)今生產(chǎn)力最高的程序員,是那些不僅深刻理解計算機(jī)、懂得如何架構(gòu)軟件、能夠在復(fù)雜情境下做出權(quán)衡,并且還熟練掌握了前沿AI工具的人。
基礎(chǔ)知識依然是基石
誠然,一些2022年時的技能正在變得過時。例如,我們過去需要死記硬背的大量編碼語法,如今因不再需要大量手寫代碼而變得不那么重要。
但是,吳恩達(dá)打了個比方:即使30%的CS知識可能過時了,剩下的70%——那些關(guān)于計算機(jī)系統(tǒng)、算法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等基礎(chǔ)知識——與現(xiàn)代AI知識相結(jié)合,才能真正造就高效的開發(fā)者。這就好比,即使打孔卡被淘汰了,對編程基本原理的理解對于使用鍵盤編程仍然至關(guān)重要。
你無法僅憑vibe coding 就走向卓越。計算機(jī)科學(xué)的基礎(chǔ)知識依然是不可或缺的基石。對于那些在堅實基礎(chǔ)上又掌握了AI新技能的人來說,未來的就業(yè)機(jī)會將是無限的!
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