广东
Alex Ox，硅谷科技公司，前数据科学负责人
我是两个月前被lay off的。当时没多想，一边面试一边回国，玩了一段时间。
回来发现，至少在Data Science这个领域，市场逻辑不一样了。
一个数据经理，以前工作6年就可以搞定一个高级岗，现在要和10年经验的人竞争，但工作和内容都没有变。
市场很慢。以前每个候选人手里都一把offer的日子一去不复返了。
市场现在非常喜欢那种Senior Individual Contributor（高级个人贡献者），不喜欢Junior Manager（初级经理，工作3-5年）。Junior Manager是肯定没有工作的，Senior Manager（高级经理）是有机会的，但是公司要的是一些非常厉害的Manager，Manager of the Managers。
然后初级经理要和总监甚至高级总监去竞争，完全没有出路。
核心原因还是硅谷在缩编。一个VP level的老板，下面没几个新职位，每个都要深思熟虑。
我觉得，今年再有人想从个人贡献者变成经理是没有意义的。因为Qualify as Junior Manager 至少要五年经验。
但今年的这一期Senior Manager 就有十年经验了，但Senior IC 是每个公司都很想要的，然后Junior IC 也没有吸引力。
强如Kaparthy，也只能去当Individual Contributor，不带团队，像其他诺奖得主与前创业公司CTO一样。
我面试过OpenAI，发现大家的问题都差不多，跟Meta的一样。比如说一个参数变了，你怎么解释，他可能有种种的原因，挺八股的。
但OpenAI也不是最酷的，硅谷最好的公司是Anthropic，OpenAI肯定不如。Xai地位挺高的，差不多和Gemini一样厉害，从模型的performance呀，这边的技术地位呀，以及整个市场里的反馈，不太一样。
Google这边可以多说一句，我觉得在它是严重低估的。它有巨大的数据量，和巨多的钱，还能做起来。但Meta就不行，扎克伯格完全不知道在干啥。
现在还有一个情况，就是模型almost like a little bit too good（模型有点太好用了）。
大多数时候，是用不着这么好的模型的，好的模型就有高分的期待和结果。Coinbase的CEO就把公司里默认介入的模型，从很贵的改成了更便宜的，因为他发现绝大多数的员工其实是用不到那个边界。
同样，我朋友在Uber工作，公司一个季度就把一年的AI预算着烧光了，只能再批预算。但是问题是就是就是感觉这个玩意，不一定真的就比人好用那么多。
还有一些设计驱动的科技公司虽然做了很多AI相关的功能，但是内部还是更重视人的因素，AI没有办法给你创造出一个以前没学到过的东西。所以某种意义上说，它永远不会创造出iphone这样的产品。
此外，我用下来还是觉得幻觉严重。
写一段code它可能出来的结果是对的，但是过程是错的；或者过程是错的，但结果是对的，这个情况非常多。所以，在业务层面的实际操作中，ai幻觉的影响因子还是比较显著的。
是的，现在为了面试，我一个前数据科学负责人又重新写code了，上一次还是4年前。
市场就是这么激烈。
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不输出观点，不妄加评论；
通过切片，看宏大叙事外的另一个世界。
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