作者分享从大厂软件工程师转向 AI 基础设施方向一年的学习历程与心得。毕业加入大厂后，因工作缺乏主动性空间和创造感，三个月后决定转向 AI infra。通过学习基础知识、深入研读 SGLang 源码、参与社区贡献，逐步加入 SGLang-Omni 项目并进入一家 AI infra 创业公司。作者认为这一年是高回报率的一年，但也指出 AI 领域竞争激烈、节奏快，转行需权衡个人追求。文章最后强调了开源的重要性，认为强大的 AI 工具不应只掌握在少数公司手中，呼吁更多人参与开源社区。
作者回顾2023年从蚂蚁金服辞职时写下的离职文，分享关于职业选择的五点思考：一是把逆境视为财富，每段经历都是积累；二是职业安全感需主动选择与向外寻求支持；三是副业的本质是获得能力、验证假设，但需谨慎行事；四是从机会成本、时代红利和生命状态角度论证创业的价值；五是分析AI浪潮带来的机会，认为普通人可赚信息差和执行力的钱，培训与营销、教育等高容错场景是落地方向。文章对纠结于辞职、创业和AI转型的人具有参考价值。
大厂在职算法工程师云辰 Cyan 撰文揭秘算法工程师职业真相。文章介绍了算法工程师的高薪现状：硕士校招 40-100 万，顶尖博士可超 150 万；并将岗位分为算法应用、模型推理、模型训练三个层级，指出 95% 的算法工程师从事的是'AI 赋能'类应用工作，门槛较低；而模型推理和基模训练则有较高技术壁垒。作者还提到当前校招竞争激烈（985 硕士+顶会论文+大厂实习已成标配），AI 人才供需失衡导致薪资倒挂，企业普遍存在 FOMO 心态。文章以幽默笔调对算法工程师这一职业进行了祛魅。
本报告基于对四位国内大厂一线技术管理者的深度访谈，探讨 AI 在大厂的渗透现状与趋势。核心结论：AI 已完成工具层渗透，正在进入人才重估阶段，但尚未普遍完成组织重构。报告围绕 12 个问题展开，涵盖 AI 渗透程度、HC 收缩趋势、招聘标准变化、能力升贬值、管理岗位变革及 Agent 与人协作模式等。四位受访者均认为正式 HC 吃紧，人才市场正从按年限分层转向按潜力和责任能力分层；中层管理者的信息路由价值正在丧失，而能做风险决策并承担责任的核心人才更安全。
