美国AI搜索要变天？Meta扎克伯格：我们不藏了......
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硅谷科技媒体The Information 最新报道，为了减少对谷歌AI的使用依赖，Meta正在开发一个属于自己的AI搜索引擎......
Meta进军AI搜索消息一出，网友们不淡定了！一方支持Meta AI自立自强，未来不可估量，而谷歌是“夕阳公司”；另一方表示谷歌是老大，在AI领域的地位不可取代！
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让我们来对比一下谷歌和Meta在今年推出的AI应用，从数量上可以看出谷歌的实力依然在，Meta在AI上的布局还处于起步阶段。有来自伯恩斯坦公司分析师预测，市场押注Meta有潜力成为AI领域大赢家！
今年年初，有知情人士就透露过Meta秘密组建了自己的AI搜索团队，该团队领导还是一位华人工程师，这个团队8个月来做的只有一件事：搜集网页数据建立信息数据库。
不光是Meta，其他科技大厂甚至是像摩根大通这样的金融公司也在布局AI，纷纷将公司能利用的资源倾向于人工智能AI 落地应用，疯抢AI人才！
AI的火爆催生了大量的工作机会，与AI强相关的岗位需求也随之增长，像Meta、Google、Amazon等科技大厂们的业务逻辑过于复杂，对于模型的开发上，单单只有MLE是不够的，无法支撑一个项目的开发到落地，举例来说，MLE也不一定会了解产品端究竟是如何去收集用户数据来分析用户的，所以在AI模型的开发上就需要很多人力，这就衍生出专门的DS、DA岗位的支持协作了！这对于想要求职AI方向的同学们多了很多机会！
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【叨叨一嘴】：同学在申请MLE的时候都有一个困惑，PhD学历是绝对的门槛么？大体上说，不是的！基本上只有从事research based 的岗位或者去纯 research face 的组，拥有论文背景的PhD确实是比本科或者master有显著优势。但从最近岗位需求上看，现在的科技大厂越来越关注的是应用和相关的实际工作经验。
Meta 创始人和CEO扎克伯格在一次与SPC 合伙人Ruchi Sanghvi采访对话中，提到了自己对于市场上AI创业的想法：“机会是自由开放的，等待被人抓住”，同样，这句话也送给各位求职路上的同学！
求职路上有一类人，大体概括：理论学得太多了，没法实际应用！
GPA不低，理论懂得也多，自身学习能力强，刷题不是问题！那差距在哪里呢？差在没有解决实际问题的能力，尤其是科技领域流行工业技术栈融入，光靠校内学到的是远远不够的，目前大型科技公司使用的技术栈更加前沿，学校内基本上还在使用传统的东西；总的来说，没有实战经验支撑！
求职路上如同升级打怪，想来也没有很难，只需要通过两关！
同学在校内老师带做的项目通常偏理论，不够“接地气”，而就算有实习经历，碰到的工作内容多缺乏技术含量，层次较低，毫无竞争力；这其实对简历项目经历的呈现没什么实际用处！尤其是AI相关的岗位，如果只是简单罗列项目到简历中，那从开始投递简历的那一刻就输了！
→→→那什么才算是“好”的项目经历❓直通硅谷1V1导师会根据同学目前已有的经验去进一步充实优化简历，手把手带着同学做高含金量的，对口的（针对不同公司的需求进行一定的方向调整），具备工业属性的project放在简历中，这样会大大提高HR面邀的概率，打开面试的敲门砖！
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AI岗位找工越来越卷，面试都是坑，业界里流传过一句话“面试造火箭，入职拧螺丝”，如果去论坛里搜索AI相关岗位的时候，映入眼帘的只有满屏幕的XX公司挂经！要么是对自己的项目了解的不够深，针对自己简历中的算法模型应用不了解，甚至还有对机器学习的知识部分回答不上来，即便是自己会，但依然挂，原因只能是面试中在你的回答浮于表面！
→→→如何更准确理解面试官的问题，轻松应对面试❓直通硅谷1V1导师人才库中有800+，均来自于北美各大厂，有着多年的行业经历以及在职面试官经验。同学在拿到面试之后，匹配导师，同学以导师的专业视角，真正做到“借前人的经验，打当下胜仗”，导师会高度还原真实面试场景。面试前的一对一专属mock，让同学进一步理清面试官的出题思路和解法要点，不再出现“结巴”现象！
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