AI Engineer成求职新宠！华尔街裁员潮下留学生如何抓住机遇

华尔街刮起AI裁员风暴，这次真的不一样了！

最近华尔街的消息让人心慌慌...高盛、摩根大通这些金融巨头竟然开始大规模用AI替代员工！说实话，当我看到这个新闻的时候，第一反应就是：完了，连华尔街都开始"卷"AI了。

金融巨头的AI革命：不只是说说而已

上周二，高盛在内部邮件中直接摊牌了——为了实现AI带来的"更大增长"，年底要进行新一轮裁员，同时还要控制人员增长。换句话说，不仅要裁人，还要冻结招聘！这操作简直是双重打击啊...

摩根大通的CFO Jeremy Barnum也不甘示弱，公开表示随着AI在业务中的部署，JPM准备通过人工智能来"优化"人员配置。听起来很高大上，但说白了就是要用AI Engineer和自动化系统来替代传统岗位。

数据更是说明了一切：JPM第三季度利润同比增长12%，但员工人数仅增长1%。这意味着什么？效率提升了，但人力需求却在下降。

据我观察，这种趋势已经从科技公司蔓延到传统金融行业。亚马逊、微软早就开始这么干了，现在轮到华尔街了。

AI裁员：真需求还是假借口？

求职者的焦虑情绪在蔓延

不得不说，这波AI裁员潮确实让很多人慌了神：

- 在职的朋友担心自己的饭碗被AI抢走

- 刚毕业的留学生更是雪上加霜，本来就难找工作，现在连入门级岗位都可能被AI Engineer开发的系统替代

但是！我觉得大家也不用过度焦虑。

专家质疑：AI可能只是个幌子

斯蒂芬妮教授在CNBC采访中就直接点破了——很多公司可能只是拿AI当裁员的借口。这样既能让自己看起来很"前沿"，又能掩盖真正的裁员原因。

LinkedIn上有个热帖也很有意思，博主说他跟多家公司聊过AI落地情况，结论是：很多大企业的AI进展比他们声称的"慢得多"！有些甚至因为成本问题在回撤项目，或者因为安全考虑被搁置。

但变化确实在发生...

虽然AI裁员可能有水分，但不可否认的是，招聘逻辑确实在改变：

1. 企业更谨慎了：大中型公司都在控制员工总数增长，对新岗位持观望态度

2. 技能要求升级：很多技术岗位都开始要求AI技能，特别是AI Engineer相关能力

3. 重复性工作危险了：单一、可重复的岗位正在被自动化替代

如果你的工作重复性很高，又不会用AI工具...那确实要小心被"雷"到。现在市场需要的是"复合型人才"——技术+行业知识，AI工具+业务能力的组合。

AI Engineer：留学生的新机遇在哪里？

顺应趋势，瞄准高增长岗位

当下最明智的选择就是拥抱变化，调整求职方向！什么是高增长岗位？当然是AI相关的职位啦！

很多同学一听AI就怕了，觉得门槛太高、要求太多。确实，传统的AI岗位对普通计算机专业的学生来说挑战不小。

但是！随着AI技术的普及，市场上出现了一种新的岗位方向——SDE偏AI track的岗位，也就是我们说的AI Engineer。

AI Engineer到底是什么？

简单来说，AI Engineer本质上还是软件工程师，主要负责：

- AI功能集成

- API调用和系统接入

- 将AI能力嵌入到实际业务中

申请门槛相对较低：

- 不需要像MLE（机器学习工程师）那样具备算法创新能力

- 不需要PhD学位

- 不用从头学习复杂的ML理论

- 主要偏向工程应用

特别适合这些人群：

- 想转AI赛道的应届留学生

- 准备跳槽转码的同学

- 编码和模型训练能力不够强，但想进入AI领域的求职者

可以把AI Engineer当作进入AI行业的"跳板"，先积累经验再考虑更高级的岗位。

准备AI Engineer岗位需要什么？

虽然整体要求不算太高，但申请时还是需要做好准备：

技能要求：

- 掌握AI基础知识，会使用AI工具

- 在原有SDE能力基础上，补充AI相关工程技能

- 比如LLM部署、RAG系统搭建等

项目经验：

- 简历上要有AI应用级别的开发经历

- 相关项目经验在面试中非常重要

不管你是职场新手还是有经验的SDE，想要转型都需要大量时间学习基础、准备项目。而且很多人摸不清新方向的门道，容易走弯路。

专业指导让转型事半功倍

直通硅谷的AI Engineer培养方案

如果有大厂导师带你，情况就完全不一样了！

1. 量身定制学习计划

直通硅谷的硅谷导师会根据你的背景制定个性化学习路径。比如有位在职SDE学员想转MLE，导师根据他的情况制定了基础补足计划，规划每个阶段该做什么，既清晰又节省时间。

2. 真实项目经验积累

以导师的实际工作经验和项目为背景，运用大厂主流技术栈，打造AI开发级项目！很多转型的同学缺少相关AI项目经验，拿不到面试机会。我们的AI方向导师会手把手带你补充、优化项目，让简历更匹配AI Engineer岗位要求。

3. 1V1面试技能提升

全真mock面试，重点分析AI Engineer面试问题，提点技术细节和热门考点。由于前面跟导师全程做项目，面试时对面试官的deep dive问题也能轻松应对，成功拿下心仪offer！

AI赛道从不缺机会，缺的是"找对方向、补对技能、精准提升"的清醒者。

无论你是想从传统SDE转向AI赛道，还是想提前为AI Engineer岗位做准备，需要具体方向建议或项目定制的同学，都欢迎咨询直通硅谷！

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常见问题解答

Q: AI Engineer和传统SDE有什么区别？

A: AI Engineer在传统软件开发基础上，更注重AI功能的集成和应用。需要了解AI工具使用、API调用等，但不需要深入的算法研究。

Q: 没有AI背景可以转AI Engineer吗？

A: 完全可以！AI Engineer相比MLE门槛更低，主要看工程应用能力。通过系统学习和项目实践，普通SDE完全可以成功转型。

Q: AI Engineer的薪资水平如何？

A: 由于是新兴热门岗位，AI Engineer的薪资普遍比传统SDE高10-30%，在硅谷大厂起薪通常在15-20万美元。

Q: 学习AI Engineer需要多长时间？

A: 根据个人基础不同，一般3-6个月可以掌握基本技能。有专业导师指导的话，时间可以缩短到2-4个月。

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