地里新农-请到考试中心学习规则
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人在北美某top 30,我身边也很多朋友有这个想法。长期来看金融行业的大部分高薪业务比tech的大部分业务其实更有保质期一些,毕竟投融资的需求只要资本市场还在,传统的公司从种子投资到早期投资到IPO到证券市场股票交易的生命流程在,就一直都会有。而互联网电子化生活方方面面的基础设施的需求就是我们见到的21世纪至今的热潮,基建只需要一次,不像投资背后是持续的来自各行各业的需求。短期来看,传统金融好的岗位,比如IBD/Consulting,如果大三拿不到summer internship & return offer,而且之前没去准备或者没有往这方面去考虑,机会就很渺茫了,继续坚持的话也有不寻常的路可以走(很top的名校除外,PE/HF/VC机会实在不要太多)。如果错过这个窗口期,可能一些很top的mfin/mfe,再往上MBA/PhD, 可以当作进入投融资行业的下一个敲门砖。
最后还是要做自己想做的事情,但其实很多时候自己想做的事,对于mbti里非P型人格(很粗糙的一个性格画像)来说,很大程度上是被外界的正反馈塑造而内化为自己的目标的,所谓个人的努力,历史的进程。最近Generative AI和tech layoff双重打击确实让很多人对sde前景产生怀疑,个人觉得如果不是特别committed to CS, 这种怀疑是合理的,因为ML从业者知道现在Generative AI背后的transformer models的attention operator的quadratic complexity和sequence size limit确实限制了AI直接处理大型codebase与架构的能力,但对于技术一定要用发展的眼光看未来,我相信以现在AI领域吸引的各行各业的人才与资本与已经建立的momentum,基于codebase的structured generative inference让AI直接写的码能力可以再上一个台阶,或者基于excel tabular data的structured generative inference也会有更大的突破。
对于智能不得不说我们没有太多可以预测的,因为ML领域的bitter lesson/scaling law的意义就是我们无法预测large scale下会有怎么样的新智能。目前Generative AI的智能,就是一种和人类智能很不同的智能,能力与上限我们暂时无法估量,因为这确实是一种有别于过去五十年神经科学研究的mammalian brain的一种不同的智能,拭目以待。 |
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