吳恩達挖 1 萬筆職缺:AI 工程技能沒有 prompt engineering
AI 工程技能該練哪些?吳恩達分析 1 萬多筆職缺與數十場招募訪談,歸納出四項:建構與部署 AI 應用、軟體工程基本功、使用 coding agent、塑造開發方向。裡面沒有 prompt engineering。這篇拆解四項各要求什麼、他八月新補的六個子技能,以及 LinkedIn 上最尖銳的那則反駁。
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AI 工程技能該練哪些?吳恩達分析 1 萬多筆職缺與數十場招募訪談,歸納出四項:建構與部署 AI 應用、軟體工程基本功、使用 coding agent、塑造開發方向。裡面沒有 prompt engineering。這篇拆解四項各要求什麼、他八月新補的六個子技能,以及 LinkedIn 上最尖銳的那則反駁。
LLM evals 怎麼開始做?教過 4,500 個工程師的做法是:先別寫評分標準,先人工讀 20 到 50 筆真實失敗,標成二元對錯,再從那些失敗長出評分器。這篇拆解完整閉環:三種評分方式怎麼選、LLM 當裁判會怎麼騙你、以及什麼時候該停手。
這份常青指南整理 Forward Deployed Engineer 的角色邊界、能力地圖、轉職路線、作品集與面試現實,並用動態目錄收錄系列文章,讓台灣工程師依目前階段找到下一篇該讀的內容。
FDE 面試不只考演算法,也會檢查問題拆解、系統設計、客戶溝通與 production 判斷。本篇整理官方招聘流程、高薪樣本的正確解讀、出差與情境切換,以及未來回到產品或工程職涯的條件。
FDE 不只是會寫程式或會跟客戶開會。本篇把 production coding、系統整合、LLM eval、需求探索、部署、採用與溝通拆成可自評的能力地圖,並說明該用什麼成果補足缺口。
前端、Java/企業後端與 DevOps 工程師不必清空原有技術棧。本篇依三種背景整理可沿用能力、關鍵缺口與 90 天實作路線,目標是交出一個可部署、可評估、能說明客戶成效的 FDE 案例。
兩則 2023、2024 年的推文推薦了 8 門免費 LLM 課程和 DeepMind 的強化學習課。兩年過去,我們一個一個查了現狀——意外的是,八門課全部還活著,只是有的改了名字、有的被收購。這篇也補上兩年間新增的免費資源,讓清單真的能用。
一支 2025 年錄的工作坊影片,2026 年 7 月還在 X 上被轉,說它比 5000 美元的微調訓練營還值。講者是 Unsloth 共同創辦人 Daniel Han,兩小時四十二分鐘內把 GRPO、DPO 兩種 RL 微調演算法、Triton kernel、量化壓縮全部串起來,變成一套「單張 GPU 練出推理模型」的流程。這篇查了創辦人背景、影片真偽,還有 Unsloth 是不是真的稱得上「預設微調工具」。
MIT AI 教授 Patrick Winston 在 2018 年最後一次講授的演講課,濃縮了他三十年的溝通心法。你的想法有多好,不決定它能走多遠——包裝決定。
Carl Vellotti 開源的互動式 Claude Code PM 課程,分基礎篇和進階篇,涵蓋檔案操作、平行 agent、sub-agent、PRD 撰寫、競爭分析等。4-6 小時完成,CC BY-NC-ND 4.0。
一個叫 Paperdraw 的瀏覽器工具讓你用拖拉方式組出系統架構,然後直接模擬真實流量衝擊、節點故障、延遲爆表的狀況——不只是畫圖,是讓設計跑起來。免費,不需安裝。