Criteo 初級工程師:AI 時代真正的風險是永遠停在 Junior
在 Criteo 任職的初級工程師 Elise Baturone 認為,AI 不會讓軟體工程師消失,真正的風險是資深工程師消失、所有人永遠停在 Junior 階段。她把自己的 agent 調教成導師,用蘇格拉底式提問做理解檢查,並把「提問」和「review」當成需要自己練的技能:追問 agent 解釋設計選擇、引用來源、論證可疑方案,常能讓它自己發現錯誤。她承認這更費 token,但先弄懂再上線更省事;
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在 Criteo 任職的初級工程師 Elise Baturone 認為,AI 不會讓軟體工程師消失,真正的風險是資深工程師消失、所有人永遠停在 Junior 階段。她把自己的 agent 調教成導師,用蘇格拉底式提問做理解檢查,並把「提問」和「review」當成需要自己練的技能:追問 agent 解釋設計選擇、引用來源、論證可疑方案,常能讓它自己發現錯誤。她承認這更費 token,但先弄懂再上線更省事;
一位被裁工程師撰文稱,Fable/Mythos 一檔的前沿模型並沒有比他更勝任工作,只是比他更便宜,讓僅剩的管理層有信心撐到被併購。他認為模型仍缺產品品味與對長期後果的預判,不足以替代資深工程師,但已足夠讓 Shopify 用機器生成、由資深開發者監督的程式碼把 react-native 應用改回原生 iOS 與 Android。
一篇部落格文章提出,軟體工程師可能一直屬於藍領技術工種而非白領:兩者的本質都是製造或修理東西,只是開發者面對的是位元而非原子。作者認為這一誤判部分加劇了開發者當前的 AI 身份焦慮,因為歷史上藍領工人更能消化技術變革,白領反而受衝擊最大。文章還稱,開發者享受了約 30 年被當作明星的高薪與話語權,如今如同紡織工面對織布機、伐木工面對電鋸,需要學會使用新工具繼續謀生,手工活雖難再賺錢但仍可出於興趣保留。
Anthropic 宣布投入 1 億美元,通過 Claude Frontier Academy 培養 10000 名 Frontier Deployed Engineers,目標在 2027 年底前完成。首批學員來自埃森哲、貝恩、凱捷、澳大利亞聯邦銀行、德勤、麥肯錫、摩根士丹利和諾和諾德等企業。按人數計算,人均培訓投入約 1 萬美元。
Mistral 宣布與輝達建立新合作,將 AI 引入工業工程,並加快模擬速度。合作還包含為物理 AI 發布開放基準與配套資料集,以及為 CAE、EDA 中的 agentic AI 提供評測。更多資訊見 Mistral 官方公告。
AI Engineer 播客最新一期由 swyx 對話 Moshi CEO Anekha Sokhal,主題是她為交易員打造的市場資訊推薦引擎。她把 Moshi 形容為 Bloomberg、Claude 與 Netflix 的結合:行情資料、操作介面,再按交易員的持倉給出定製推薦。她出身 Warwick 數學與統計,在摩根大通做能源衍生品交易,後獲富布賴特獎學金赴美創業。節目還談到可信信源、文件抽取、自建還是採購模型,以及 AI 工程師被要求「你就是整個團隊」的壓力;
一篇題為 Go Conventions That Clicked Too Late for an AI Engineer 的文章在 Hacker News 被分享,作者以 AI 工程師的視角,梳理了自己事後才真正理解的十條 Go 編碼約定。帖子發布時僅得 3 分、暫無評論,正文需在 towardsdev.com 閱讀。
有人做了一款工具,追蹤 AI 行業領袖在影片中的公開表態,並展示他們觀點隨時間的變化。目前收錄了 Dario Amodei(累計 54 條)、Alex Karp(51 條)、Marc Andreessen(49 條)、Sam Altman(45 條)、Palmer Luckey(40 條)、Satya Nadella(23 條)、Elon Musk(21 條)、Yann LeCun(6 條)等人,頁面同時標註本週新增條數,例如 Alexandr Wang 本週有 5 條。
Weave(YC W25)開放 12 個全職崗位,全部為 Weave HQ 現場辦公,其中工程類 7 個、銷售類 4 個、營銷類 1 個。工程崗位包括 Founding AI Engineer、Founding ML Engineer、Founding Design Engineer、Founding Product Engineer、Forward Deployed Engineer、Founding Developer Relations 與 Field CTO。
Anthropic 於 10 月 16 日發布兩份報告:其內部 AI agent 工作時長在 2026 年 3 月已超過員工,到 8 月 agent 數量是員工的 6 倍,同期初級崗位與技術崗招聘佔比下降,人均程式碼、銷售與合同處理產出上升,瓶頸轉向人的注意力。第二份報告對比近 1.1 萬名美國成年人與 Anthropic 員工的調查:91% 的員工認為 AI 能在 2030 年前做出諾獎級發現,美國成年人中僅 39%;
一位工程經理轉述同事 Emily 的做法,提出與 AI 協作的 Brain Sandwich 框架:先用自己的大腦,再把實現交給 AI,最後再回到自己的大腦。開始前要自己讀懂問題、明確大致方向,否則 AI 可能把方向帶偏,甚至讓人去解決本來不存在的問題;中間階段可以毫無顧慮地完全委託給 agent。收尾時必須自己讀 diff、判斷增加的複雜度是否值得、寫好 PR 描述——如果說不清改了什麼、為什麼改,就不該交給別人審查。
Meta 工程師在 LinkedIn 發帖稱,用 AI 寫程式碼後難以逐行審查,交付的系統成了自己不完全理解的黑盒。帖文說 AI 輔助交付節奏太快,逐行檢查會耗費大量時間,結果可能只懂高層結構、不懂每個細節,這違背軟體工程習慣。該帖被轉到 Hacker News 的 Ask HN 後獲得 179 分、292 條評論,討論工程師該理解到什麼程度、又該如何應對才敢繼續交付。
Anthropic 與經濟學家聯合調查顯示,91% 的 Anthropic 員工認為 AI 到 2030 年能做出諾獎級發現,美國成年人中這一比例為 39%。員工預期 AI 屆時能完成自己 75% 的工作,美國工人平均為 28%;在使用 AI 的工作任務中,員工預期 2030 年有 65% 交由 AI 完成,美國成年人預期為 42%。
Great Question 正在招聘首位加拿大遠端產品工程師,年薪 15 萬至 18 萬加元,要求 6 年以上經驗。該崗位負責全棧開發,涵蓋 Rails API、React/TypeScript 前端、即時語音 agent 與 agentic 搜尋,需日常使用 Claude Code、Codex 或 Cursor 等 agentic 編碼工具。
OpenAI 一名工程師因涉嫌在公司辦公室內藏匿精密錄音裝置被捕,美國司法部稱其被控使用或試圖使用裝置擷取口頭通訊。涉案員工為 35 歲的沙特籍人士 Abdulrahman Alfozan,裝置被發現插在一間高管辦公室電視的 USB 介面上。OpenAI 表示,公司用自家 AI 模型分析該裝置及其來源,確認是某名員工在幾天前放置的。
YC S22 公司 Coris 在加州 Palo Alto 招聘 AI 原生後端工程師,年薪 16 萬–17.5 萬美元、股權 0.25%–0.50%,要求 3 年以上 Python/Django/Postgres 經驗,僅限美國公民或持簽證者。崗位負責 Stripe、Adyen、Fiserv、TSYS、Repay 等支付處理商的 API、webhook 與 SFTP 批次檔案接入,規模為每月數億事件、Postgres 數十億行,並維護 v2 合作方 API 與風控規則引擎。
Carson Gross 認為,即便 AI 工具已經出現,程式設計仍會是一門可行的職業。他把程式設計歸結為兩件事:用計算機解決問題,以及在解決問題的過程中學習控制複雜度;在他看來,很難想像未來懂得用計算機解決問題、並控制這些方案的複雜度會比今天更不值錢。這番話發布於 2026 年 10 月 8 日,標籤涵蓋電腦科學、職業與 AI。
State of Devs 2026 調查於 2026 年 7 月 5 日至 9 月 5 日收集 5,463 名開發者的回答。近半數受訪者經歷職業不安全感與薪資不足,四分之一曾在職業生涯中被裁員,62% 曾出現職業倦怠,與去年持平。AI 使用普遍但態度兩極:49% 正面、42% 負面,近一半認為 AI 對自身心理狀態沒有正面影響。
YC W25 孵化的創業公司 Weave 正在招聘機器學習、AI、產品與設計方向的工程師。招聘資訊掛在 Ashby 招聘頁(jobs.ashbyhq.com/workweave),並以招聘帖形式出現在 Hacker News,目前該帖暫無評論與點數。資料未披露職位數量、薪資範圍與工作地點。
軟體工程學者 Diomidis Spinellis 在部落格中判斷,AI 將接管大部分認知工作,思考會像狩獵、書法和木工一樣,從謀生手段變成休閒愛好。他給出三個驅動因素:效能更高、成本更低、可用性更高,並提到 OpenAI 內部模型已解決數百個此前未解的數學問題。文中還提到到 2030 年數萬億美元的資料中心投資將帶來更多算力,政府可能以監管和稅收限制 AI,但歷史上的類似舉措未能阻止技術革命;他建議保持靈活、跟上進展,並在工作之外建立有意義的生活。
Airbnb CTO Ahmad Al-Dahle 披露,公司目前 60% 的程式碼由 AI 生成,功能交付量同比增加近 80%,工程師人均 PR 吞吐量提升約 1.6 倍;約一半客服工單已完全由 AI 處理,與 Q2 財報中近 45% 的數字一致。內部上下文圖譜 Everest 幫助雜貨配送服務在 8 至 9 個月內上線,機場接送僅用約 6 周。Airbnb 採用多模型策略,至少部署 10 個定製模型,主要在開源模型上做後訓練和強化學習。
Karpathy 在推文中估算,全球只有約 5000 人(約 0.00006% 人口)能直接使用最前沿的內部 AI 系統;約 2000 萬數學與程式設計專業人士在用前沿級 LLM 做專業工作,另有約 60 億人(約全球 75%)幾乎沒接觸過 LLM。他把這種分化稱為一條越來越陡的能力漏斗,成因是任務規模、能力鋸齒狀分佈(集中在可數字化、可驗證、商業價值高的領域)與存取權限分層。這些內部系統可讓成千上萬 Agent 組成叢集連續執行數週,推進大型軟體專案、發現零日漏洞。
OpenAI 確認維持解僱三名 AI 安全研究員 Jasmine Wang、Tomek Korbak 和 Mikita Balesni 的決定,稱調查認定他們嚴重違反信任、觸犯了處理敏感資訊的明確政策。公司週五在 X 上發帖強調,解僱與三人就公司及 AI 安全擔憂公開發聲無關。此前一天三人發表公開信並連續發帖,要求 OpenAI 提高這一決定的透明度,稱他們相信另有原因。
舊金山初創公司 Industrial Next 在 TechCrunch Disrupt 2026 上宣布與 BMW 集團技術辦公室合作,評估其 AI 靈巧操作技術用於製造。該公司由兩位前特斯拉工程師於 2021 年創立,做的是基於自研基礎模型的機器人工作站,把視覺、任務上下文與運動控制打通,用高保真模擬訓練,產線換型從數週縮短到數分鐘,無需傳統程式設計。其工作站已在某款熱門手機的生產中使用,負責柔性排線穿線、聯結器扣合等此前難以自動化的工序;
一篇部落格記錄了三位近期選擇「離線」的從業者:Brett Codes 發布《I'm done using AI》並配影片宣布停用 AI,Salma 宣布從網際網路退休、離開 DevRel 崗位,Chad Whitacre 則用打字機寫信宣布退休並打算做一本宗教主題的 zine。作者對三人均表示祝福,也指出這些離開線上世界的人之後過得如何,留線上上的人無從得知,只能遠觀。
Splice CEO Kakul Srivastava 認為 AI 生成的郵件正在扼殺對話。她曾任職於 Flickr、Yahoo、GitHub 和 Adobe,目前執掌為音樂製作人提供取樣素材的 Splice,該平台的取樣曾出現在 Lisa 的《Money》和 Sabrina Carpenter 的《Espresso》等熱門歌曲中。她還主導了 Splice 收購 Spitfire Audio 並推動平台向新領域拓展。
德國聯邦政府與輝達簽署意向宣告,將聯合推進面向物理 AI 的前沿模型,並對接德國“工業 4.0 平台”。黃仁勳同時宣布投資 Agile Robots、Avelios Medical、Mirelo、Reflex Aerospace 四家德國初創,屬於其在歐洲近 100 億美元投入的一部分。西門子同日宣布與輝達合作推進自主工廠,全虛擬產線除錯可減少最多 85% 的工程工作量,基於智慧體的生產規劃最高可降本 20%。
Anthropic 發布內部研究報告,稱初級技術崗位招聘佔比已從 27% 降至 9%,技術部門初級員工佔比自 2025 年初的 21% 降至 14%。報告顯示 AI agent 的工作時長與員工之比已達 6:1,員工人均產出隨之上升,非技術員工的程式設計類 agent 會話從 2025 年 8 月每月 2 次增至 2026 年 5 月的 90 次。招聘經理因此更看重自主性與判斷力,公司還建立了崗位中斷預警系統並優先內部轉崗。
YC 孵化的 BI 公司 Evidence 正在招聘一名軟體工程師,工作地點在多倫多、全職,崗位橫跨 Evidence Core 與 Evidence Studio,從查詢引擎一直到 agent harness,並與創始人直接共事。公司表示正在重構開發流程,目標是讓 agent 承擔軟體生命週期的絕大部分工作,使人專注於判斷力、創造力和產品思考。
卡內基梅隆大學與微軟聯合推出 PRAISE 證書專案,讓微軟初級軟體工程師線上修讀 CMU 計算機學院的課程,同時由公司資深工程師帶教,學習把 AI 工具用於日常開發。本學期開設 Machine Learning in Production 與 AI 增強軟體工程預修課 I,春季增加 DevOps 安全開發與部署及該課程第二學期,學分可計入軟體工程碩士。