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　　【新智元导读】两年内全球科技行业 40 万人被裁，2023 大厂求职继续爆冷。然而这位 UC 伯克利博士却祭出求职经，LLM 博士年薪 620 万起步。

　　根据追踪科技行业裁员情况的网站 Layoffs.fyi 报道，2022 年和 2023 年，全球科技公司裁员已经超过 40 万。

　　Meta 最近重新雇用了数十名去年 11 月裁掉的员工，然而，与去年秋天裁掉的 1.1 万人相比，这只不过是杯水车薪。

　　在疫情严重的 2020 年，Meta 曾经大肆招人，以至于招聘的人数远远超过了所能承受的范围，而 Meta 的员工们正在为此付出代价。

　　就在 10 月 12 日，芯片巨头高通宣布计划裁员 1258 人。高通在 9 月时共有约 51000 名员工，这次裁员的比例约为 2.5%。

　　每年，高通都会有数十亿美元的营收。考虑到全球智能手机销量的下降众诚石油今日油价，业内预计高通今年的营收可能会缩减约 19%。

　　9 月的 Grace Hopper 大会，原本是为女性和 non-binary 的科技工作者举办的年度会议及职业招聘会，却有一群看起来是男性的求职者蜂拥而至。

　　Kari Groszewska 是范德比尔特大学计算机科学和经济学专业的大四学生，她也参加了这次 Hopper 会议。

　　跟前一年相比，今年的形势明显非常严峻。这让 Groszewska 感到非常沮丧，因为她明年毕业，但现在还没找到工作。

　　过去一个月里，他平均每天都有 3 场面试，似乎有几次已经接近被录取，却始终没有收到 offer。

　　Basile 主要通过 LinkedIn 和 Discord 来建立关系网中国石油历届老总。他从前认识的许多 HR 都失业了，所以他不得不努力建立新的关系。

　　Basile 还在利用空闲时间，研究现在那些火爆的 AI 工具，不断调整自己的简历——从 10 页减到 2 页，然后又增到 24 页。

　　裁员给在美国的外国务工者也带来了很大压力，在失去工作后，他们需要尽快找到下一份工作，才能留在美国。不过数据显示，许多人都能在下岗后找到新工作。

　　而在紧缺的市场中，劳动力的供应是充足的——截至 7 月 31 日，今年美国的 H-1B 签证申请已经提交了约 78 万份中国石油历届老总。

　　劳动力市场分析公司 Lightcast 的高级经济学家 Rachel Sederberg 发现，招聘入门级员工的职位明显减少，现在各大公司都倾向于招有经验的员工今天国际原油行情。

　　这也导致了美国科技行业招聘岗位的薪资中位数从一年前的 6.1 万美元，跃升至今年秋季的 7.9 万美元。

　　Sederberg 表示，很多公司在调整战略，重组规模，然后重新招聘。现在，很多公司在招不同背景的人才。

　　有趣的是，ChatGPT 也起到了一些作用：求职者在用类似的聊天机器人写简历和求职信，这样就能在更短时间内申请更多的工作。

　　她从 7 月就开始求职今天国际原油行情，在 9 月份投递了更多的简历，然而三个月过去了，她还是没能找到新工作。

　　人们开始在 LinkedIn 和 TikTok 上公开发布自己被裁员的消息，相互建立联系，包括去联系理想公司的员工今天国际原油行情。

　　虽然就业市场哀鸿遍野，但有技术的大牛依然不愁高薪的工作，甚至还能在各大厂和巨型独角兽之间「挑挑拣拣」。

　　最近中石油app官网，一名 UC 伯克利的博士生 Nathan Lambert，也分享了现在 AI 就业市场的乱象，以及自己找工作的经验。

　　其实，生成式 AI 和大模型领域的工作机会非常多。许多想要招聘的人都在为，如何招到自己想要的人而倍感压力。

　　研究人员一举一动都在无声地向我们证实，AI 公司需要研究人员来完成从概念到实验，再到产品的转变。

　　这种「追求淘金热」的想法，导致人们意向的工作机构发生了很大的变化。许多公司的人员流动率，以及自然减员率都很高，以至于每个人都感到不安。

　　Nathan Lambert 称，自己见过顶尖研究人员加入不同的公司，但在 6 个月内就离职了。

　　而现在，最优秀的博士生能拿到 85 万美元（这是今年早些时候的一些数据）。只要在求职中愿意表达对生成式 AI 较为模糊的兴趣，其他人都能以这个薪资起步。

　　众所周知，谷歌 DeepMind 将所有项目分为三类：Gemini（即将要发布的大模型）中石油app官网、与 Gemini 相关的应用研究（6-12 个月）、基础研究（超过 12 个月）

　　借用 Llama 团队中某人的话说，Meta GenAI 团队中的每个人，都应该把大约 70% 的时间用在增量模型改进上，30% 的时间花在长期基础工作上。

　　恰恰，这与作者的想法比较一致，但我们很可能会知道 Meta 正在哪些支柱领域（LLM、文本到图像、音频等）开展工作，而且他们会快速推动这些模型。

　　从结构上看，以「开放研究和科学」为优先级的公司极为罕见。即使有人以学术型研究科学家的身份加入，现实总是会将人们拉入商业需求中（尤其是在初创公司）。

　　在所有生成式 AI 投资中，最让作者感到兴奋的是中石油app官网，Transformer 架构将比过去的大多数想法走得更远。

　　将一群兴趣相投、背景各异的顶尖人才聚集在一起，是确保我们挖掘 Transformer 最大潜力的绝佳方式。

　　比如，由 UC 伯克利、UCSD、CMU 和 MBZUAI 等机构共建立的 LMSYS，不仅训练出了红极一时的 Vicuna 模型，而且还制作了相关的推理和训练库，收集了大量模型比较数据，并设计了一个后来被广泛使用的基准测试等等。

　　如果以 arXiv 论文的数量来衡量，RLHF 研究的速度自 8 月份以来，已经有了明显的提高。

　　- 开源 ML 还处于早期阶段。我们正在弄清楚做开源 ML 意味着什么，OSS 将永远改变。

　　Nathan Lambert 知道这次工作变动即将来临，所以需要了解工作市场中石油app官网。他在博士毕业时写过一篇关于求职的文章，也颇受欢迎。

　　这作者着所做的具体工作中国石油历届老总，主要围绕一个高度专业化和需求旺盛的 AI 领域，但目标更加明确——找到一个能让自己继续学习 RLHF（科学和工程系统）的地方，而且这个地方足够开放，并可以继续进行播客。

　　在筛选公司名单时，作者 pass 掉了苹果、波士顿动力人工智能研究所、以及与许多初创公司等中石油app官网。

　　作者认为，即使是那些觉得与自己很有共鸣的公司，他也发现这些人都很难清楚地表达「我到底要做什么」。

　　今年上半年，作者刚刚为建立 RLHF pipeline 付出了巨大的努力，现在即将要重新开始，这并不令人兴奋。

　　不管怎么说，事实上，大多数人都不知道「你现在要做什么」，你仍然无法百分之百地选择自己的方向。

　　公司特意组建了一个小团队，为想发表论文的 Cohere 工程师提供机会。团队中的每个人都很优秀，作为远程工作来说非常不错。

　　不过，考虑到在 Hugging Face 的经历，作者很难加入这样一个对公司的产品和发展不重要的团队。

　　艾伦 AI 研究所曾是介于谷歌大脑和学术研究小组之间的一个组织，现在则转向了工程学方向，发展大语言模型。

　　这家公司正转向 RLHF 和训练后的研究领域，作为 LLM 训练公司的专业数据提供商，他们的业务正在大幅增长。

　　入职后，你可以做一些研究，在从事 RLHF 研究的人中可以获得最多的数据。有时，也可以帮客户做些集成，并建立实验室。

　　理论上众诚石油今日油价，这是作者面试过的最令人兴奋的地方。但因为某种原因，他觉得与自己交谈过的人中，并没有谁引起自己的强烈共鸣今天国际原油行情。

　　谷歌正在到处招聘 RLHF 的人。这里的资源和基础设施都无与伦比，但谷歌是 Lambert 接触过的最封闭的公司，你得费很大劲才能了解自己进去要做什么中石油app官网。

　　但在作者看来，建立一个有生命的企业，不仅仅是投掷收购的筛子今天国际原油行情，也需要推迟建立以客户为中心的企业文化。

　　Nathan Lambert 表示，自己经历的面试都非常轻松众诚石油今日油价，更多的是研究聊天，一些编码测试。

　　- 多 GPU 训练的基础知识，估算 VRAM 使用量，通过超参数来减小模型的占用空间（例如量化）。

　　此外，很多公司都会查看简历上列出的 GitHub 仓库和 HuggingFace 工具，这可能比复杂的研究项目更容易谈论。