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硅谷AI实战经验分享：从大厂到创业

Techlent小助手微信：Techlent04 目前DA Self-Paced 、AI Self-Paced均开放报名中，课程详情： https://techlent.com/cn/programs 1月24日，我们邀请硅谷AI初创公司Reinforce Labs的创始工程师（Founding Engineer）任时鸣老师分享AI实战经验。 任老师是卡耐基梅隆大学计算机硕士，毕业后分别在亚马逊担任过机器学习工程师和开发经理、在Twitch担任过AI 工程经理、并在Visa担任过AI平台高级总监。同时，任老师也是Techlent《AI系统设计》课程的专家讲师。 本次分享会中，任老师分享了她在硅谷AI生态中的深度观察：硅谷 DA / DS / MLE 岗位差异与演变、新兴岗位 Forward Deployed Engineer 解析、AI 应用催生的新职业形态、各个岗位招聘需求如何变化等等...... 本期时间轴： 00:00 嘉宾介绍：硅谷大厂工作到 AI 创业经历 05:00 创业公司 Reinforce Labs 介绍及其核心方向 21:00 AI + 保险行业落地与安全性测试 24:39 Reinforce Labs tech部门当前招人需求 26:31 硅谷不同公司中 DA / DS 岗位的职责差别 37:34 新兴岗位拆解：Forward Deployed Engineer（前置部署工程师）解析 47:34 AI 带来的新职业：从 Vibe Code Cleanup Specialist 看岗位变化 51:20 大模型在前端界面及交互中的应用 53:18 硅谷 MLE 职责变化与当前能力要求 Q&A 1:02:21 面试考察：Coding 面试通常考什么？ 1:08:02 SDE 招聘趋势：传统 SDE 岗位需求正在发生哪些变化 1:10:54 理工科专业在不同学校的区别？（氛围、地理位置...） 1:20:37 New Grad 在校实习经验的重要性 1:28:53 有很多岗位融合了，是不是后面还会裁员？ 1:33:51 Startup 是否比大厂更不容易裁员？ 1:38:01 Work-Life Balance：Startup 和大厂的真实工作强度对比 1:50:54 湾区大厂更偏好什么样的人？