【就业力篇】首 个AI程序员诞生,暴风之下转码还是最优解吗?-新东方前途出国

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    【就业力篇】首 个AI程序员诞生,暴风之下转码还是最优解吗?

    2024-03-21

    3月12日,一家名为Cognition的初创公司官宣:世界上第一位AI软件工程师诞生了,它的名字叫Devin。



    人类用户通过聊天机器人风格的界面简要概述项目要求,Devin就能够完成所有工作,包括但不限于接收简单指令,协助编码、创建网站等。


    在 SWE-Bench 基础测试中,无需人类辅助,Devin 就可以解决 13.86% 的问题。



    消息一出不少程序员惊呼:这下真要原地失业了...


    多年来,由于在创建世界上最强大、最赚钱的企业中发挥了至关重要的作用,软件工程师一直拥有高薪的待遇。


    根据Levels.fyi所计算出的初级SDE薪资中位数$175,000,但在疯狂追求效率的今天,科技大厂的裁员消息也层出不穷。




    在读书的时候,永远有同学在想要不要转专业。步入职场后,准备转码、转行的同辈也比比皆是。


    而这其中,计算机的想转金融、金融的想转计算机,另外还有文科转码的现象较为常见。




    有人转进,有人转出


    但面对这么高薪的行业,每年都会有不少计算机专业出身的人转行,这其中也许有这么几点原因:


    ① 计算机专业的理论很大程度上依托于数学,加之过硬的理论知识和实践能力,才能支撑计算机技术的运用。很多同学会在理论向实践转化的过程中感到十分困难,因此毕业时也难以达到雇主对岗位的任职要求。


    ② 目前少数技术能力强的同学才能拿到开发岗offer,也有不少计算机专业的同学从事了测试工程师等岗位。算法岗则更是大有从硕士“卷到”博士的趋势。高学历和硬实力都成为激烈竞争的门槛。


    ③ 国内外科技公司的工作强度之大已成为公认的事实。同时也会担心“青春饭”不再而被大厂淘汰,配合今年上半年层出不穷的裁员新闻,这样的担忧也劝退了一部分年轻人。



    计算机和金融


    在数字化转型和AI搞得如火如荼的当下,金融领域越来越需要计算机技术的支撑,像模型的搭建、结果的预测、数据的分析都离不开技术。


    最近大热的Fintech,更是将金融行业与科技岗位结合在了一起,引发了一轮求职热潮!




    事实上,虽然能力和技术是重中之重,但诸如责任感、心态、忠诚度等特质,都是决定你能否为企业创造稳定价值的重要因素。


    因此同学们在考虑转行、转专业的同时,也应该将这类软实力的锻炼列入to do list,一份高 含金量和高参与度的实习往往会带来事半功倍的效果。


    复合交叉型人才是大缺口


    未来十年,Web开发人员的全球需求将增长23%,软件开发与测试人员的需求将增长25%,远远超过所有职业的平均增长率。


    在2023国际人士在美工作签证HIB抽签中,最受雇主青睐与支持的前3名全部为软件工程师岗位。




    不过,可以肯定的是,单一专业或技能的从业者已经愈发难以适应社会和职场的发展需求。在专业之余找到有潜力的“交叉领域”、将视野放逐于整个行业趋势、在毕业前尽早规划职业道路,才是抢占绝对先机的王道。


    生物化学领域能跨界数据分析、泛商科出身可以转型科技;数据科学和人工智能将在医疗领域迎来“井喷式”发展;艺术类专业可以与交互媒体相结合,而曾经“无用”的文科学位的学生,也能相继拿到了科技行业的入场券。


    随着人工智能等技术的进步,很多工作都在以前所未有的速度被淘汰。


    AI智能化程度越来越高,单一的工作内容极容易被替代。

    单纯追逐“热门专业”已经成为历史,只有实现更全面、多角度的思维跨越,拥有迸发富有创新观点的能力,才是未来职场对于新一代年轻人的期盼。





    春招已开启!25年Intern岗位逐步放出!


    在AI元年,各行业大厂均把目光放在了数字化发展这个赛道上,而Data相关人才也再次成为求职届的宠儿。


    不仅是科技大厂,投行也递出了橄榄枝。


    Business Insider报道显示,摩根大通去年12月发布了的岗位中,提到了招聘开发生成式人工智能模型的软件工程师,基本工资为194,750美元至285,000美元。


    Disney也正在寻找机器学习、算法和统计方法方面的机器学习工程师,年薪为145,400美元至199,870美元。


    摩根大通员工人数比去年同期增加了7%,很大一部分是技术人员。




    投行科技岗的工作时长也很香,不像前台部门那么肝,可以说是朝九晚五的养老岗,时薪换算下来也蛮不错的。




    比如,前台tech在工作中会与定量研究和市场数据团队合作开发一系列工具,工作压力较大、薪资也会高一点。


    中台tech,会在不同的团队从事不同类型的工作,比如 market risk team, compliance team,  payments and settlement, controlling team……


    后台的Infrastructure基本负责后台的运算,掌管着公司的的设备,比前台更轻松。 
     
     
     
     
     
     
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