我每天都在使用 AI 工具。我在这里要告诉你："AI 取代开发者"的说法被夸大了——至少夸大了十年。

同样的头衔。四到六倍的薪资差距。这不是薪资范围。这是两个不同的职业穿着同样的名牌。

我把 LinkedIn 上 30 个 AI 工程师职位描述爬取到了文本文件中。我们可以做一个简单的词频统计，也许再加个词云，看看这个岗位到底需要什么技能。

从1993年的IBM到2026年的Cloudflare，企业用语讲述着自己的故事

AI 不会取代你。你的分析技能和思维方式仍然至关重要，即使你将 AI 引入你的工作。

AI实验室创造的新角色将如何改变品牌对人才的思考

用 AI 替代开发者本应是一场技术辩论。然后它出现在了我进行的每一次对话中，于是我们有了这篇文章。

将裁员归咎于AI成了新常态。但不会太久。

我祈祷我永远不必再找新工作，因为从目前的情况来看，这个市场变得非常擅长裁员、极其不擅长招聘，而招聘新手更是几乎不存在。

忘掉标题党。忘掉炒作。2026年数据科学招聘走向的真实图景藏在原始招聘帖子中——而这个信号比任何人大声说出来的都更清晰、更奇怪、更紧迫。

真正令人不便的是：AI并没有变得更便宜，而是变得更昂贵了。

这个故事的真实版本不是AI取代了我的工作让我变得更快乐。而是我尝试了，它让我质疑了我以为自己想要的一切。

考虑到这一切——相互矛盾的报告、含糊其辞的专家，以及一个表明我们在预测技术对就业影响方面一直很差的历史记录——你到底应该怎么做？

关于PM角色、AI，以及围绕刚刚被商品化的技能来定义自己工作的奇怪决定。

我们分析了69,403个美国活跃的工程类职位发布，试图回答一个问题：当公司发布一个"AI工程师"职位时，他们实际上在描述什么工作？

但真相是：这些裁员即使不是 AI 直接替换你，即使某种程度上是 AI 洗白，它们仍然是因为 AI。

以下是我为几家领先 AI 实验室面试做准备时整理的个人笔记，同时也重新复习了高效大规模模型训练的核心思想。

我也许应该把这篇文章叫作"2026年如何真正通过构建AI Agent找到工作"，因为本文会偏向生产系统。

你可以将这些角色看作一个光谱，从最注重数据和研究到最注重产品和用户。

不是关于提示词。不是关于工具。而是关于当你停止独立思考时会发生什么。

面向工程管理者和招聘负责人：40分钟的智能体测试对你们的学徒制人才管道意味着什么。

没有人被裁。角色只是在预算电子表格中悄然消失。我亲眼目睹了这一切的开始。

前沿部署工程师（Forward Deployed Engineers）的年增长率超过 1000%。以下是他们的实际工作内容。

在这篇博客中，我将分享我从零开始精通机器学习的旅程，从构建对现代 GenAI LLM 架构和前沿技术的理解，到分享资源。

它发生得很慢，有充分的预警，然后突然之间没有任何预警