七年前，我是一家小型珠宝公司的运营经理。今天，我是亚马逊的一名高级应用科学家。

随着全球资金和注意力涌入人工智能，Rust 社区出现了一个引人注目的现象：两位知名的资深贡献者 Nicholas Nethercote 和 Michael Goulet 不得不公开表示他们正在“寻找工作”。

在这篇文章中，我将分析缺乏经验、自学成才的机器学习工程师的五个迹象，以便你能够避开这些陷阱，展现出最好的自己。

黄仁勋30岁，刚从斯坦福大学毕业，读了一本书，这本书后来将NVIDIA打造成了一家价值1.3万亿美元的公司。

你可能已经看到过那些耸人听闻的标题，说到 2030 年，AI 将抢走 9200 万个工作岗位。但他们没有公开的是：AI 还在创造 1.7 亿个新的工作岗位。

这是一份面向.NET开发者的实践指南，超越if-else逻辑，开始构建智能应用程序。

现在的AI能根据自然语言指令编写代码、调试甚至创建应用程序。那么，这是否意味着传统的软件工程已经过时了呢？

我问自己： 如果我能将AI提示作为数字产品出售呢？就在Etsy上？

MIT的研究是一个警钟。虽然生成式AI是一个强大的加速器，但它不是深度思考、记忆编码或战略推理的替代品。

当AI可以为我们设计时，我们的角色是什么？如果AI能够设计、构建（甚至交付），那么我们还有什么需要塑造的？

不再浪费数月时间在无人关心的想法上。不再因为发现构建是最简单的部分而心碎。本文介绍构建一个人们实际搜索的产品的实现步骤。

学习使用AI是不够的。与以往的技术不同，AI代理将在就业市场中作为竞争对手，而不仅仅是工具。为了生存下去，我们必须超越AI并做它做不到的事情。

这听起来是不是很熟悉？你是否发现自己盯着自己的代码，却无法回忆起几天前精心设计的逻辑？

软件开发领域的格局一直处于不断变化之中，最近几个月，最大的浪潮来自人工智能开发。我们在这两个阵营中都有非常强烈的观点，从那些声称“你不再需要学习如何编码”的人到那些预测人工智能及其当前热潮即将消亡的人。

为什么人工智能的进步对经济来说是个危险信号？

在过去的一年中，超过152,000名科技员工失去了工作。根据Layoffs.fyi的数据，仅到2025年2月中旬，就有近10,000名科技工作者被裁员：

我们已经看到大量基于应用程序的软件开发工作转向更专业的工程角色。但这些新角色与它们所取代的工作并没有太大不同。