硅谷AI实战经验分享:从大厂到创业Techlent 数据科学社区

硅谷AI实战经验分享:从大厂到创业

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1月24日,我们邀请硅谷AI初创公司Reinforce Labs的创始工程师(Founding Engineer)任时鸣老师分享AI实战经验。

任老师是卡耐基梅隆大学计算机硕士,毕业后分别在亚马逊担任过机器学习工程师和开发经理、在Twitch担任过AI 工程经理、并在Visa担任过AI平台高级总监。同时,任老师也是Techlent《AI系统设计》课程的专家讲师。

本次分享会中,任老师分享了她在硅谷AI生态中的深度观察:硅谷 DA / DS / MLE 岗位差异与演变、新兴岗位 Forward Deployed Engineer 解析、AI 应用催生的新职业形态、各个岗位招聘需求如何变化等等.......

本期时间轴:

00:00 嘉宾介绍:硅谷大厂工作到 AI 创业经历

05:00 创业公司 Reinforce Labs 介绍及其核心方向

21:00 AI + 保险行业落地与安全性测试

24:39 Reinforce Labs tech部门当前招人需求

26:31 硅谷不同公司中 DA / DS 岗位的职责差别

37:34 新兴岗位拆解:Forward Deployed Engineer(前置部署工程师)解析

47:34 AI 带来的新职业:从 Vibe Code Cleanup Specialist 看岗位变化

51:20 大模型在前端界面及交互中的应用

53:18 硅谷 MLE 职责变化与当前能力要求

Q&A

1:02:21 面试考察:Coding 面试通常考什么?

1:08:02 SDE 招聘趋势:传统 SDE 岗位需求正在发生哪些变化

1:10:54 理工科专业在不同学校的区别?(氛围、地理位置...)

1:20:37 New Grad 在校实习经验的重要性

1:28:53 有很多岗位融合了,是不是后面还会裁员?

1:33:51 Startup 是否比大厂更不容易裁员?

1:38:01 Work-Life Balance:Startup 和大厂的真实工作强度对比

1:50:54 湾区大厂更偏好什么样的人?


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展开Show Notes
1:25:20 美国就业 实习重要 就业需求也有差异
1:22:17 滑铁卢大学 非计算机专业 物理找不到工作😂