警报！微软再放大招！已经投入使用！

微软又放大招了！！！

据媒体报道，微软计划推出代号为“雅典娜”的人工智能芯片，为聊天机器人ChatGPT背后的关键技术提供动力。

两位消息人士透露，微软从2019年就已经开始这项计划，目前“雅典娜”已经提供给部分微软以及OpenAI的员工，他们正在测试并使用这些芯片。

目前AI大战愈演愈烈，除了微软外，国内外各家大厂纷纷入局，很多AI模型和应用也层出不穷，它们在给人们带来更多便利的同时也不禁让人们陷入沉思和恐慌：

• AI发展越来越好，人类被替代的时间是不是越来越近？

• 我们目前学习的知识和求职方向到底会受到AI带来的哪些影响？

• 如果现在转型AI工程师是否还来得及？

毋庸置疑，AI发展到今天势必会对各行各业产生巨大的积极影响，可以将人从复杂的执行工作中解放出来，更加专注于思考型的工作，但这并不代表AI会完全取代人类。

以SDE为例，虽然ChatGpt写的代码十分准确，但他给出的代码大部分都能在Stack Overflow上查得到，说到底AI还只是一个辅助工具，能让SDE同学的工作流程更加自然和高效。

同时，软件工程师的工作并非只是写片段式代码，他们的工作涵盖系统级别，需要考虑到整个系统的平衡性和联合工作的过程，这些是目前AI技术不具备的能力，更无法满足像Google等大型系统的需求，所以同学们不必过分恐慌。

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这是与AI最强相关的岗位，主要负责与AI相关的产品开发，比如NLP、NLU、CV、Recommendation等，也可能涉及到机器和深度学习模型的搭建和部署。在这个领域，一些公司也可能称之为“ML Info”。

在SDE覆盖广泛，但目前与AI强相关的岗位只有3个。

1、Computational Acceleration(算法加速)

这个岗位的同学主要负责将Scientist完成的Model部署到芯片上并提高运算速度，使其从1秒钟的Runtime Performance变成毫秒级别甚至纳秒级别。随着数据量级的增大，需要更多的人加入到这个岗位中。 

2、Large-Scale Distributed System Building(大规模分布式系统)

大的AI应用一定是分布式系统，在其构建初期，一定需要大规模的具有分布式系统开发能力甚至Design能力的软件工程师参与其中，这个岗位在AI领域中非常重要，几乎不会被取代。

3、AI Frameworks Development(AI模型框架开发)

模型框架开发中，AI里的Coding实现是非常重要的一环，它不仅要考虑性能和更加精妙的实现，以提高整个系统的Rental Performance。这个开发过程需要大量人员参与，一般公司还会组建专门的团队或部门负责。

在AI领域Research Scientist、Applied Scientist是非常常见的工作方向，虽然理论上它们的工作内容并不相同，但实际工作中两者之间的Boundary越发模糊，会有一些重叠和交叉，但不必纠结。

AI发展至今，行业已经十分内卷，学历比以往显得更为重要，如果没有在Master期间发表过2篇左右的顶会Paper，建议还是要读到PhD才有机会进入AI领域。

同时，AI技术日新月异，学校学习到的课程有很大的滞后性，在本科或者研究生期间即便选了再多的AI课程，也很难上岸AI领域。

 大坑二：本科/研究生多为简历积累AI项目

多积累项目为什么会是一个大坑呢？如果一位同学在学校开始了AI的课程、做了AI的项目，最后找一份AI的工作，一切看起来顺理成章。但是在学校的AI项目能达到并不一定能达到工业级，其深度也不一定能符合市场需要，简历上满满的AI经历并不能打动HR反而浪费了其他方面的求职机会，不如把一些时间留给更可能的方向，先就业再转型也未尝不可。

 大坑三：只做科研不做实习or只做实习不做科研

转型AI，科研和实习缺一不可。有的同学只考虑科研而完全不注重实习经历，导致其研究成果是脱节的，甚至一些推导式的Research将来很有可能会被AI计算出来，致使你一直以来的努力瞬间变得没有任何价值。

此外，博士阶段还需注意实习，最好能够在博二或博三的时候选择与工业相关的项目，这样就能在简历上体现出紧密关联工业级的经验，对求职会有很大的帮助。最佳状态是实习和科研都要做，实习经验和科研论文都要有，这样才能更有竞争力。

 大坑四：无需划分AI求职细分方向

AI领域涉猎很宽，Modle多种多样，外加上使用场景划分极其细致，这就要求同学们在职业规划中，先确定前进的方向，再倒推中间过程。在AI领域，专才一定比宽才更受企业青睐，什么都懂一点，并非优势。

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