科技行业正以惊人的速度变化，如今正是亲历其最大变革的绝佳时刻，令人激动不已。
在谷歌获得一份工作是许多工程师的梦想，我也不例外。两年前，我以软件工程师的身份加入团队，感到非常兴奋。我此前在Splunk、亚马逊云服务等大型科技公司积累了经验。
大厂的工作环境比我几年前进入时更加动态、以结果为导向。传统的“长周期规划+多周冲刺”开发模式被追求敏捷和快速执行的方式所取代。这一转变重新定义了优先级、所需技能以及“影响力”的含义。
如今，工程师直接、深度参与产品的机会更多。基于我的经历，以下是我观察到的最重要变化，以及给想在大厂站稳脚跟的新工程师的建议。
AI已不再是附加功能；它是底层基石最深刻的变化是生成式AI的爆炸式增长。2017年我刚踏入技术行业时，AI仍是小众专业；而现在，它已成为每个产品的核心能力，彻底改变了软件工程师的工作方式。
对机器学习系统以及新兴的代理型AI系统的专业需求飙升。你不再只是构建一个应用，而是要打造支撑它的智能系统。
在我的日常工作中，AI工具已经渗透到调试、实验和优化的每一步，把原本需要数天完成的流程压缩到数小时。明确的期望是交付的东西不仅要能用，还必须“聪明”。数据的规则也因此发生了根本性变化。
对工程师而言，这意味着工作的本质也在改变。构建“搜索”功能已经不再是简单的关键词匹配，而是要设计能够理解用户需求的智能系统。同时，确保这些智能系统公平、合乎伦理并且安全，已成为软件开发的关键要素。
夯实计算机科学核心知识最前沿的技术都基于永恒的原理。请把你的基础打在计算机科学的基石之上计算机系统、分布式系统、软件架构、机器学习、人工智能以及云计算。这些核心知识的价值会远超任何具体工具。
养成阅读学术研究、关注大会、研读论文的习惯。例如，我会持续关注NeurIPS（神经信息处理系统大会）等顶级AI会议的最新论文，也会跟踪Andrej Karpathy等行业大咖的工作。
这种面向未来的好奇心帮助我在新产品进入大众视野之前，就洞悉其背后的技术驱动力。
深入AI既是构建者也是高级用户在当下，仅仅对AI有表层了解已远远不够。我的建议是从两个维度深耕AI。第一，学会成为构建者。这意味着要超越调用API，真正理解现代人工智能的全栈技术，深入研究驱动当下最先进模型的底层原理。当前的前沿是多模态技术，因而必须掌握模型如何同时处理并关联语言、视觉和音频。
第二，成为AI工具的高级使用者。熟练运用AI进行代码生成、调试和快速原型开发已经不再是“奢侈”，而是巨大的乘数效应。这要求你超越基础的Prompt，能够把最优秀的工具深度嵌入工作流的每个环节。
能够兼顾这两者的工程师，将是未来十年软件行业的定义者他们把AI当作原材料自行打造，同时又让AI成为并肩作战的智能助理。
将知识转化为实战项目理论若不落地，就毫无价值。关键一步是把所学转化为可交付的项目——从头到尾完整交付一个有意义的产品。
以我个人为例，为了真正掌握代理型系统，我从零搭建了一个深度研究代理。它并非简单脚本，而是基于LangGraph等开源框架实现的多代理系统。系统包含一个监督代理，能够将复杂主题拆解为若干子问题，再将这些子问题分配给多个研究代理，最终汇总生成一份完整报告。
这个项目不仅巩固了我的学习成果，还产出了一款强大的实用工具，充分展示了我在架构和交付复杂AI系统方面的能力。别只停留在学习，动手构建并上线吧。
HarshVarshney是谷歌的机器学习软件工程师。文中观点仅代表个人立场安全炒股配资，不代表谷歌观点。
亿配资提示：文章来自网络，不代表本站观点。
相关文章
热点资讯
