SDE目前应该怎么向AI转型
SDE面对AI冲击，探讨转型方向与生存策略。
1. 关键信息
- 裁员危机下，SDE需积累AI应用经验，方向选择迷茫（MLE/LLM）[#1]。
- 传统SDE向AI基础设施靠拢：infra → model serving → processing → optimization[#8]。
- Agent落地为可行路径，但发展速度可能使人力角色被替代[#5]。
- 无ML背景转AI难度大，易沦为边缘角色[#4]。
2. 羊毛/优惠信息
无
3. 最新动态
无
4. 争议或不同意见
- AI对岗位需求影响不确定，可能减少SDE需求，整体蛋糕规模未知[#2]。
- 仅会使用AI搜索（如Google）价值有限[#7]。
5. 行动建议
- 先适应AI时代，学会用AI工具与搜索解决问题[#3]。
- 谨慎评估转AI领域成本与收益，避免陷入技术泡沫[#2][#4]。
--- 第 1 楼来自 吃葡萄不吐葡萄皮 的回复 (2026-04-23 15:49:39 PDT) ---
公司后面要裁人，非常有危机感，想积累一点AI应用的经验，不然下一份工作都找不到。不知道该走MLE还是LLM或者是别的方向，真心求教大佬们
--- 第 2 楼来自 Rosmontis 的回复 (2026-04-23 15:53:43 PDT) ---
https://www.uscardforum.com/t/topic/239380 /c/jobs/33 https://www.youtube.com/watch?v=fjHtjT7GO1c Sources: 和隔壁贴子相呼应 我觉得很有可能减少某些方向SDE的人力需求，整体能不能蛋糕变大我不知道。虽然我自己也是做这行的，但不是非常乐观 我怎么感觉好像困在了月读里
--- 第 3 楼来自 收束观测者 的回复 (2026-04-23 17:21:54 PDT) ---
转不转AI另说 先进入AI时代学会有问题先问AI和用AI搜索
--- 第 4 楼来自 Thickness4968 的回复 (2026-04-23 17:27:32 PDT) ---
暴论下：如果要问这个问题基本就说明原有行业和ai相差太大了，转了也只能在边缘做点边角料
--- 第 5 楼来自 长安乱 的回复 (2026-04-23 17:28:08 PDT) ---
目前来看似乎唯一能走的路就是去研究agent落地，毕竟直接搞模型还是有门槛的。不过AI自己发展的速度太快了，很多需要人力去搭的agent harness下一个版本就被AI自己搞定了。
--- 第 6 楼来自 Zwillingsturme 的回复 (2026-04-23 17:42:46 PDT) ---
我也记得好像看过
--- 第 7 楼来自 SuKi2cn 的回复 (2026-04-26 13:46:51 PDT) ---
ai等于google search 会用没鸟用
--- 第 8 楼来自 severolf 的回复 (2026-04-26 15:01:39 PDT) ---
感觉如果之前做传统infra，没ML背景，最可行的就是一点点往AI和大模型上靠，比如 纯backend infra → model serving infra → model processing&runtime → model optimization。 很多人都是这条路，到了后两步就已经和AI直接挂钩。
--- 第 9 楼来自 SuKi2cn 的回复 (2026-04-26 15:03:59 PDT) ---
我想做ai accelerator 感觉好高能