OpenAI 招募工程師與軟體夥伴,推進物理世界工程
OpenAI 表示正推進面向「物理世界」的工程,目前處於早期階段,並公開徵集工程師、工程公司與軟體合作伙伴參與後續工作。帖文未披露具體產品、時間表或合作方式,僅給出官方頁面連結。
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OpenAI 表示正推進面向「物理世界」的工程,目前處於早期階段,並公開徵集工程師、工程公司與軟體合作伙伴參與後續工作。帖文未披露具體產品、時間表或合作方式,僅給出官方頁面連結。
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。
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。
FurtherAI 的 Sashank Gondala 復盤九個月 AI 原生工程實踐:自 1 月起每位工程師每日合併的程式碼變更量增長約 5 倍,回滾率仍低於 0.5%。面向客戶的變更從夏季每月 17 至 30 個升到 9 月 45 個、10 月預計 48 個;含測試的變更佔比從 15% 升至 91%,AI 先行評審覆蓋 99% 的變更,最多三分之一低風險變更無需人工合併。
Ashby(YC W19)正在招聘工程經理(EM),職位發布在自家招聘頁面上。該資訊以 Hacker News 招聘帖形式出現,連結指向 ashbyhq.com 的 careers 頁面,並帶有具體職位 ID;發布時為 0 分、0 條評論。原文沒有披露薪資、團隊規模或具體職責。
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。
OpenAI 表示,ChatGPT 與 Codex 正在幫助工程師建置面向實體世界的產品,並公開了在機械設計、電氣工程和模擬方面的進展。相關進展覆蓋從幫助其硬體團隊更快迭代,到與行業合作方測試新工作流;具體工具能力與落地案例尚未披露。
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。
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。
亞馬遜工程領導層在一份關於 AI 時代開發者角色的內部更新中提出,如果現有 AI 工具無法讓某項工作受益,這應當被看作一個發現,而非失敗。撰寫該更新的 Terk Terkowitz 建議工程師記錄下 AI 具體在哪些環節幫不上忙,與同行社群分享、同步給主管,並共同尋找解決辦法。他表示,能說清 AI 目前無法幫助自己工作的工程師,正展現了公司期望的判斷力。
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;
威卡移動控制 10 月 19 日在徐州人工智慧大會上發布面向工程機械的具身智慧高品質資料集,首階段規模 3600 萬幀、覆蓋 12 類典型作業場景,並已在 Hugging Face 等資料倉儲開源上線。資料以統一時間戳對齊視覺、雷射、位姿、力饋與手柄輸入五個維度,用於還原機手的觀測與操作決策。威卡稱真機採整合本約每小時 5000 元,訓練一套可用模型需 10 萬小時量級資料,僅實地採集投入就上億元。
Uploadcare CTO Alex Gusev 在 40 歲這年寫道,工程挑戰已經消失:他現在有時完全不看 agent 寫的程式碼,出錯由其他 agent 發現並告知。一年前他還花數月清理自己在 lettercarta.com 上 vibe-code 的程式碼,如今已習慣 agent 把任務做好。
Bitmovin(YC S15)正在丹佛招聘技術類應屆畢業生,崗位偏工程與電腦科學方向。招聘資訊於 2026 年 11 月 2 日發布在 Hacker News 招聘版,連結指向 Bitmovin 官網招聘頁,未披露薪資、名額、截止時間等細節。該帖目前沒有評論與討論。
Revolut 已將約 2000 名工程師的編碼工作遷到自託管 GLM,並把 Claude Code 與 Codex 列入例外名單。據負責 AI 運維的 David Abitbol 披露,這套叢集為 56 張 Nvidia B200,混合成本約每百萬 token 30 美分,約為付給 Anthropic 與 OpenAI 的十分之一,工程交付週期縮短 70%。他還指出,收益出現在 token 不再被限量之後:工程師不再把 AI 留給難題,而是對所有任務都用。
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。
Converge 正在紐約招聘公司首位平台工程師,現金年薪 18 萬至 24 萬美元,另加 0.3% 至 0.5% 股權,要求在紐約辦公室現場辦公。這家 YC S23 公司用 AI agent 為消費品牌投放並擴充套件廣告,現有 13 人、200 多家客戶、ARR 300 萬美元,累計融資 570 萬美元。
OpenAI 發布文章,說明 FDE(forward deployed engineering,前置部署工程)在該公司內部指什麼。原文只給出這一主題,沒有披露團隊規模、具體職責,也沒有說明它與其他公司同名崗位的差異。
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。
YC P26 批次的反無人機公司 9 Mothers 在德州奧斯汀開放 7 個崗位。具體包括 1 名感知工程師、2 名硬體工程師(製造工程負責人、高階光機工程師)、3 名軟體工程師(UAS 飛行員、雷達工程師、機器人軟體工程師)和 1 名幕僚長。工作全部在奧斯汀現場進行,地點靠近靶場;內容涉及 AI 感知、動能攔截及其殺傷鏈,並要求圍繞靶場實測資料快速迭代。單發成本、可維護性與可製造性都被列為設計約束。簡歷可投 [email protected] 或 Ashby。
OpenAI 開發者帳號介紹了內部工程師如何使用 Codex:在自家程式碼庫中檢索、定位需要關注的部分,並逐步消化積壓的維護任務。推文只給出這一概述,未披露具體工作流程、所用模型版本或效率資料。
REA 是一個面向逆向工程的 MCP 服務,把 agent 接到二進位制、JavaScript/Electron、.NET 程式集、網站、Android APK 等目標的檢查工具上,分析在本地執行並附帶證據與侷限。安裝需 Node.js 與 npm,執行 npx rea-agents setup 即可為 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、Grok Build 等註冊 MCP 伺服器與配套工作流。
OpenAI 稱 ChatGPT 與 Codex 可幫助工程師加速 CAD、PCB 設計、模擬等面向物理世界的工作流。該內容面向工程場景,強調將 AI 用於硬體設計與工程流程,但未披露所用模型版本、可用範圍、價格或具體效能資料。
Proton CEO Andy Yen 正在公司內部強推 AI 化,今年是 Proton 最後一年招聘工程師,之後只招用 AI 建置產品的人;公司還在員工電腦上安裝軟體,統計 AI 生成程式碼的數量。據 404 Media 報導,他設立員工信箱收集阻礙 AI 推廣的事項,以便領導層“無情清除一切阻礙 AI 速度的東西”。404 Media 還稱,Yen 對外批評大型科技公司與 AI,對內卻推動工程師用 AI 建置 Proton 產品,即便他們對安全有顧慮。
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。
Mistral AI 公布 Mistral Large 4 在工程圖紙上的能力:模型會縮放、檢查、驗證,直到答案精確,訊息發布於 2026 年 10 月 12 日。官方目前只給出這一句描述,未說明模型是否開放、通過何種訂閱或 API 提供、價格與額度、支援的圖紙格式,也沒有基準測試或演示細節,適用場景與限制同樣未披露。
文章認為,agent 可以承擔更多實現工作並輔助分析、設計和測試,但工程師仍要決定建置什麼、以及什麼證據足以驗收。作者建議把架構決策寫入可審查的 PROJECT_GUIDE.md,而不是隻留在對話裡;每個增量先明確驗收用例,再用本地檢查、測試和實際執行驗證。文中還引用 Anthropic 關於長時執行 agent 的報告,指出上下文壓縮可能丟失條件或留下不清楚的指令。
Mistral 與 NVIDIA 宣布合作開發 AI 原生工程工作流:以 Mistral Large 4 配合資料生成與物理建模管線,用 NVIDIA CUDA-X、Warp 加速模擬,並接入 Omniverse 生成 3D 場景與 SimReady 資產。雙方還將發布物理模型的公開基準與開放資料集,併為 CAE、EDA 中的 agentic AI 建立評測,考察工具使用、多步流程與技術正確性,同時記錄耗時與算力成本。
Piramidal 正在紐約招聘高階後端工程師,基本年薪區間為 25 萬至 30 萬美元。崗位負責其即時神經監測平台的後端基礎設施,包括高頻神經資料的流式處理、時序資料管道與臨床工作流 API,並與 ML 工程師協作把模型推進到生產推理。要求 5 年以上後端經驗、熟悉 Python 併發與 Kubernetes,需每週 5 天到紐約辦公室並出差、持美國工作許可。公司稱在建置首個腦電生理基礎模型,首個產品用於臨床即時癲癇檢測。
OpenAI 在官方案例中說明,其工程師使用 Codex Ultrafast 做事故調查,把此前需要數小時的過程縮短到幾分鐘。該工具同時用於加快安全分析與程式碼重構,並進入工程師的日常開發流程,屬於 OpenAI 內部的一手使用經驗。原文未提到 Codex Ultrafast 的模型版本、呼叫額度、價格與對外開放時間。
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。
ChatGPT 新增 team tasks(團隊任務),能把重複性的工程工作自動化,例如每週五自動彙總已經上線的內容和被阻塞的事項。隊友可以審閱生成的結果,並調整下一期更新涵蓋的範圍,因此這類週期性彙報不必再由一個人獨自維護。該訊息由 OpenAI Devs 帳號在 10 月 20 日發布,面向團隊協作場景。
思科給一名 27 歲工程師不限量的 AI token 額度,要求他在 24 個月內重寫公司 98% 的遺留程式碼。這名工程師是前創業公司創始人,由公司總裁親自挑選,並被明確告知可以放手去做。該訊息來自 Tom's Hardware 的報導,沒有說明具體會使用哪些模型或工具,也沒有披露預算、團隊規模與驗收標準。
Anthropic 工程負責人 Felix Rieseberg 宣布,本月起把 LeetCode 式限時程式設計面試從自己團隊的流程中徹底移除,理由是 Claude 在這類題目上表現更好,筆試成績已難以預測入職後的實際產出。他同時發布《衝勁勝過資歷》一文,給初級工程師五條建議:盯業務影響、選足夠大膽的想法、用一個週末做出可執行原型、聚焦單一想法、善用新人視角。文中還提到兩名新員工用一個週末做出 Claude Code 圖形介面原型,約八天後首個公開版本上線。
Mistral AI 官方表示,Mistral Large 4 在 Ulam 的私有基準 STEMBench 的工程與天文方向得分良好。訊息由 Mistral 官方 X 帳號發布,推文中以 le Chonk 稱呼該模型,並附上 Ulam 的 STEMBench 頁面連結。官方目前只提到這兩個方向的表現,未給出具體分數或模型細節。
Anthropic 已悄然開始限制 Claude 承擔遊戲模組、反編譯和逆向工程類任務,目前沒有官方公告說明原因。背景是遊戲社群近期藉助 AI 把馬里奧搬進《艾爾登法環》、把《魔獸世界》《使命召喚:罪惡都市》搬進瀏覽器,PS5 破解也用到類似手段。Tom's Hardware 指出其中的諷刺:靠抓取全網資訊與藝術內容訓練模型的前沿 AI 公司,如今開始關心版權侵權。
馬斯克在 X 上發文,邀請世界級晶片設計與生產工程師考慮加入 SpaceX 或 Tesla。他給出的理由是可以在設計迭代與生產裝置定製上以極快速度推進。帖文未提及具體崗位、地點或時間表。
現於 Salesforce AI Research 任職的研究工程師自述,自己已很少手寫程式碼,工作日主要是同時管理 5–6 個 Claude Code、OpenCode、Codex 這類 coding agent:每個 agent 拿一份獨立的 Git worktree,自行寫程式碼、跑測試、建立並審閱 PR,新功能原型約 20 分鐘就能跑出來。他每月在 token 上花費約 3000 美元。
一篇文章指出,預訓練可依賴 Common Crawl(約 10PB)、維基百科、ArXiv 等公共資料資源,後訓練卻沒有對應的公共資料。作者認為差別在於預訓練消耗文件、後訓練消耗任務,而人類任務情境化、一次性、難以復現,需被固化為世界、意圖、工具與評分器。軟體工程是唯一成熟的「把任務寫下來」的實踐,版本控制、CI、容器提供了確定性,因此 agentic AI 最先進入軟體領域。
一位開發者把 AI Agent 跑在了只有 48MB RAM 的諾基亞 110 功能機上,並已用它自動化了幾個操作。他平時用這部手機來減少螢幕時間,最初嘗試刷入 Android 系統,因記憶體只有 48MB 而失敗,隨後花幾天時間逆向工程,最終讓 AI Agent 在這臺手機上執行。該帖發在 Hacker News 的 Show HN 板塊,目前 15 分、3 條評論,作者未說明所用的是哪個 AI 模型,也沒列出具體自動化了哪些操作。
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。
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。
FBI 逮捕了 OpenAI 前工程師 Abdulrahman Alfozan,指其在一間受限高管會議室內藏匿錄音裝置。這名 35 歲的沙特籍工程師 2020 年成為美國永久居民,在 OpenAI 工作超過一年;他涉嫌用衛生紙包裹 USB 裝置後插到會議室電視背面,該房間用於討論技術進展、政府往來和商業合作。裝置約 9 月 28 日放置、9 月 30 日被發現,內容已加密;OpenAI 於 10 月 5 日加裝攝像頭,當天監控拍到其試圖取回裝置。
Cisco 總裁兼首席產品官 Jeetu Patel 給 27 歲工程師 Padmanabhan Krishnamurthy 開了無限 AI token 額度,讓他帶兩人團隊重構公司遺留程式碼。Krishnamurthy 先用四周證明可行,最終目標是在 24 個月內重構 Cisco 98% 的遺留程式碼;他於 2025 年隨 Cisco 收購 EzDubs 加入。Patel 還在尋找更多年輕員工,認為他們能挑戰現狀,並稱代際間的摩擦有助於激發新想法。
Hazel(YC W24)正在招聘全棧工程師,把其政府 AI 採購平台部署到美國聯邦機密網路。薪資 15 萬–20 萬美元、股權 0.25%–0.5%,工作地為華盛頓特區、紐約或美國境內遠端,僅限美國公民,且必須能取得並維持 TS/SCI 涉密許可與全面測謊。技術棧包括 Python、TypeScript、React、PostgreSQL、Docker 與 AWS CDK,並把 Cursor、Claude Code 等 AI 程式設計工具列為要求,另需約 25% 時間駐客戶現場。
長鑫科技三季報披露,基於第六代技術平台(G6)的 DRAM 產品已完成工程樣片驗證,下一步在重點客戶處通過客戶驗證後即可批次生產出貨。第三季度營收約 1187.14 億元、淨利潤約 889.83 億元,環比均增長約 19%,整體毛利率 89.53%;前三季度研發投入 110.71 億元,同比增長 73.03%。
使用者 log4j 稱,自己只做本地逆向工程、未用 OpenAI 尋找漏洞,卻觸發 daybreak 導致帳號被封,損失 500 美元和一批 banked resets。boneGPT 藉此警告,在高度整合的 AI 未來,封號可能讓人被排除在經濟活動之外,並認為開源是保護自由與經濟可行性的唯一方式。帖子還稱 OpenAI 與 Anthropic 曾尋求合作合法化,若成真,任一平台的一次 TOS 違規就可能導致封禁。
Grok Bot 被用於在客服支援佇列中識別事件,並快速回復每張關聯工單;在一次事件中,它約 10 分鐘處理了 204 張工單,且整批操作只由一名工程師審批。分享者稱其流程是先發現事件、再批次回應關聯工單。原文未披露所用模型版本、接入方式或適用範圍,僅提供了一個實際處理量的案例。
一位寫了 20 年程式碼的軟體工程師撰文主張,AI 生成的程式碼仍要逐行讀、逐行審,不能因為能跑就盲信。他承認這類工具寫得比自己快,經審查後品質往往也不差,但它的做法主要是不斷做加法:堆砌覆蓋錯條件的單元測試、重複實現已有函式、每行都加無用註釋,出問題後還會編造一套語氣篤定的根因分析。他認為 95% 的正確率不等於 100%,靠提示詞“配方”解決不了問題,行業還缺少可重複的驗證流程;只要 PR 上署著自己的名字、自己還在值班,就該讀懂這段程式碼。
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。