“矽谷有賊”
說這話的就是被Meta連偷8人的OpenAI CEO
OpenAI CEO發內部回應：“我此刻有一種強烈的感受，就好像有人闖入了我們的家，偷走了某些東西。請相信，我們不會坐視不管。”OpenAI將與Meta正面爭奪人才，正重新校準薪酬。
曾經Altman對於Meta的“偷人行為”還能微微一笑
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“他（小扎）開1億美元簽約獎金也沒人會去”
後來…就笑不出來了
OpenAI公關要與Meta奉陪到底👇
宣佈緊急加薪並全員休假
Meta砸錢搶人vs OpenAI靠情懷留人
假如你是OpenAI的員工，在休假的你收到了Meta的誘人Offer，同時又想到自家CEO大打感情牌的挽留之語，你的選擇是？
半夜不睡覺的小扎，親自挑選挖人名單
大家都知道，今年4月Meta推出的Llama 4可以說是讓小扎大受刺激，面子都掛不住了。
不光是惡評接踵而至，還有匿名員工爆料稱Llama 4有資料造假問題。就在Llama 4釋出前夕，自家AI研究主管Joelle Pineau還宣佈離職訊息，並且在社媒留下意味深長的一段話👇
“隨著世界發生重大變化，隨著人工智慧競賽加速，隨著Meta準備開啟新的篇章，現在是時候為其他人創造空間去從事這項工作了。”
人在重壓之下，要麼擺爛，要麼瘋狂。而經歷無數風雨的小扎自然選擇後者——從競對那（主要是OpenAI和Google DeepMind）挖人就是為了組建內部超級智慧小組（Superintelligence Group），以此讓Meta成為AGI領域的領導者。
於是我們可以看到外媒報道的訊息是👇
小扎和至少兩名高管在WhatsApp上建了個名為“招聘派對”的群聊，專門討論挖人目標，甚至親自透過WhatsApp“勾搭”OpenAI的員工。
目前外界看到的Meta挖人名單，實則是扎克伯格耗時數月、從海量研究論文中 “淘” 出的“人才手冊”篩選成果。
To小扎：你有這樣的毅力，你做什麼都會成功的，何況你還有鈔能力。網傳，Meta開出高達1億美元簽字費。
不過，有Meta AI現員工闢謠稱：“確實沒聽到100M，但千萬美元肯定有的。”也有網友表示：“100M的薪資是屬於OpenAI首席科學家的”。
被Meta挖走的8位OpenAI開發人員
6月26日Meta第一次挖人：
據《WSJ》報道，Meta成功挖走OpenAI三名研究員Lucas Beyer、Alexander Kolesnikov和 Xiaohua Zhai。
這三人於2024年12月集體加入OpenAI並共同創立了蘇黎世辦公室，不到一年又集體跳槽到Meta。其中Xiaohua Zhai——本科就讀於南京大學，博士就讀於北京大學。他還曾就職於Google DeepMind，擔任高階研究科學家兼團隊技術負責人，主導多模態研究工作。
6月28日Meta第二次挖人：
沒過幾天，外媒報道：繼將蘇黎世實驗室三位核心研究員挖走後，6月28日Meta又簽下OpenAI的4位華人，其中2位是Stanford博士，1位是Berkeley博士，1位是UIUC博士。
1）Jiahui Yu：前OpenAI感知研究主管
Jiahui Yu本科畢業於中國科學技術大學少年班計算機科學專業，博士畢業於UIUC，其職業軌跡橫跨谷歌大腦、DeepMind等頂尖實驗室。2023年Jiahui Yu加入OpenAI後，不僅主導了o3、o4-mini及GPT-4.1等核心專案，還擔任GPT-4o影像生成研究顧問，一手推動‘Thinking with Images’影像推理專案的技術落地，在多模態模型的感知能力拓展上頗具建樹。
2）Hongyu Ren：o3-mini和o1-mini模型的創造者
北大本科、斯坦福博士畢業的Hongyu Ren，於2023年7月加入OpenAI後，迅速成為o3-mini與o1-mini模型的主創者。作為o1專案核心成員與GPT-4o mini負責人，他帶領後訓練團隊聚焦模型最佳化，透過技術迭代讓AI實現更高效的邏輯推理與深度思考。
3）Shuchao Bi：前OpenAI多模態模型後訓練團隊負責人
Shuchao Bi曾擔任谷歌工程總監、YouTube Shorts聯合創始人，擁有浙江大學本科與加州大學伯克利分校博士學歷，在OpenAI擔任多模態模型後訓練團隊負責人期間，其研究覆蓋後訓練新正規化、多模態推理及智慧體開發等前沿方向，憑藉跨學界與工業界的複合背景，推動多模態技術在實際應用場景中的突破。
4）Shengjia Zhao：GPT-4和o1專案關鍵貢獻者
畢業於清華大學與斯坦福大學的Shengjia Zhao，曾獲得過ICLR 2022傑出論文獎。
2022年6月，Shengjia Zhao加入OpenAI，深度參與GPT-4與o1專案的底層研發，尤其在ChatGPT迭代及GPT-next系列的技術演進中承擔關鍵角色，其在大語言模型架構設計與演算法最佳化方面的成果，直接影響著OpenAI核心產品的技術上限。
大家應該有發現，這名單中只有一位女性Huiwen Chang，她本科畢業於清華大學，博士畢業普林斯頓大學。
Huiwen Chang曾就職於在創意軟體和數字媒體領域極具影響力的Adobe，在谷歌研究院任職期間，她發明了MaskIT和Muse文字轉影像架構。
而在OpenAI工作期間，她作為GPT-4o影像生成功能的共同創造者，助力GPT-4o在影像生成方面取得突破，讓模型能夠更精準、更具創意地根據文字生成影像，為GPT- 4o在多模態互動上的提升貢獻力量。
除了重金挖人，Meta希望透過併購壯大自己的AI實力。
6月中旬，Meta砸148億美元買下Scale AI 49%的股份——這家2016年成立的資料標註公司，堪稱AI模型的“飼料加工廠”。交易完成後，創始人Alexandr Wang直接帶著團隊併入超級智慧小組，海量定製化訓練資料隨船打包，成了Meta史上最大單筆外部投資。
在矽谷，AI人才到底有多值錢？
OpenAI前CEO Sam Altman 2023年曾在社交媒體提及業內一條長期準則，即最優秀的軟體工程師專業水平可能是一般工程師水平的10倍，而在人工智慧領域，最優秀研究員的專業水平可能是研究員平均水平的一萬倍。
OpenAI的頂級研究員普遍年薪超過1000萬美元。
谷歌旗下的DeepMind為頂尖研究人員提供的年薪包高達2000萬美元，並會特別發放非週期性股權激勵，同時將部分股票行權週期從常規的4年縮短至3年。
而由於人工智慧領域人才極度稀缺，美國矽谷多家企業正以年薪千萬美元計爭搶人才。u1s1，矽谷搶奪人才的drama程度可不輸對沖基金。
Noam Brown是OpenAI人工智慧推理研究負責人兼o1 模型核心作者，他在2023年求職時成了矽谷大佬們爭相拉攏的物件：谷歌聯合創始人Sergey Brin邀請他共進午餐，OpenAI前CEO Sam Altman約他打牌消遣，甚至有投資人邀請他乘坐私人飛機出行。而這些大佬們各出奇招，只為將這位在複雜數學與科學推理領域頗具建樹的人才招致麾下。
OpenAI聯合創始人、前首席科學家Ilya Sutskever創立的安全超級智慧公司Safety Superintelligence為了從老東家挖人，開出了200萬美元獎金和總額至少2000萬美元的股票作為條件。
人工智慧時代的熱門崗位有哪些？
1、演算法工程師Algorithm Engineer
演算法工程師是人工智慧領域的核心人才，主要負責研究、開發和最佳化各種人工智慧演算法。他們需要深入理解機器學習、深度學習等演算法原理，針對不同的業務場景設計和實現合適的演算法模型。他們的工作包括：
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分析業務需求並轉化為數學模型；
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選擇合適演算法（如深度學習、強化學習等），進行資料清洗和特徵工程；
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使用Python/C++和TensorFlow/PyTorch等框架編寫程式碼；
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訓練和調優模型；
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最終將演算法部署到實際應用中……
這一崗位要求從業者具備紮實的數學基礎（線性代數、機率統計）和機器學習理論，精通Python等程式語言，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度學習框架，並且能夠從海量資料中挖掘有價值的資訊來最佳化演算法。學歷上本科是門檻，頭部企業更傾向碩士/博士。
2、資料科學家Data Scientist
資料科學家是運用資料分析和機器學習技術解決商業問題的專業人才。他們的核心工作包括：
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資料清洗
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特徵工程
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統計分析
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建模預測和結果視覺化
企業招聘時注重候選人的統計學基礎、程式設計能力和業務理解，要求能透過AB測試、資料探勘等方法驅動決策。相比演算法工程師更側重業務落地，需具備將資料洞察轉化為商業價值的能力。
3、機器學習工程師Machine Learning Engineer
機器學習工程師是專注於將機器學習模型落地應用的技術專家，主要負責模型訓練、最佳化和部署。他們需要紮實的Python/Java程式設計能力，精通TensorFlow/PyTorch框架，熟悉資料預處理、特徵工程和模型調優。
與演算法工程師相比更側重工程實現，與資料科學家相比更專注技術落地。核心技能包括分散式計算、模型壓縮和雲端部署，需掌握Docker/Kubernetes等工具。
企業招聘時看重工程能力和專案經驗，薪資範圍20-60萬，自動駕駛、推薦系統等領域需求旺盛，需具備將演算法轉化為實際產品的能力。
4、提示詞工程師Prompt Engineer
提示詞工程師（Prompt Engineer）是AI時代的新興職業，負責設計、最佳化和調整與大模型（如GPT、Claude等）互動的提示詞（Prompt），以提升AI輸出的精準度和實用性。他們的核心工作包括：
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分析業務需求
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設計高效提示詞策略
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最佳化模型響應效果
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透過A/B測試持續迭代改進
企業招聘時通常要求本科及以上學歷（計算機、AI、語言學相關專業優先），熟悉Python程式設計及主流大模型（如LLaMA、DeepSeek）的調優方法，掌握思維鏈引導、角色扮演等Prompt Engineering技巧。
未來，隨著AI應用深化，提示詞工程師的需求將持續增長，掌握多模態提示設計（文字+影像/影片）和垂直領域知識的人才更具競爭力。
5、自然語言處理工程師NLP Engineer
自然語言處理工程師（NLP Engineer）是專注於讓計算機理解、生成和處理人類語言的技術專家。他們主要負責開發和最佳化文字分析、機器翻譯、智慧對話等NLP系統，核心工作包括語料處理、模型訓練和演算法最佳化。
需要精通Python和PyTorch/TensorFlow等框架，熟悉BERT、GPT等預訓練模型。相比演算法工程師更專注語言領域，與資料科學家相比更側重工程實現。企業招聘時看重文字處理經驗和模型調優能力，需具備將語言技術轉化為實際產品的能力。
隨著大模型發展，掌握Prompt工程和多語言處理的工程師更吃香。
今年7月13日，WST第十一屆百萬年薪分享會重磅來襲。本屆主題我們聚焦的是留學生最關切的AI時代高薪行業求職，我們特邀曾在頂級投行、買方機構、科技大廠及諮詢公司披荊斬棘的資深從業者與職場新銳，以行業親歷者視角深度解構高薪賽道的人才篩選底層邏輯。
其中就有就職於Apple的金牌導師Jason、在頂尖網際網路公司擔任AI產品經理的Savvy、以及在北美高盛Data Scientist崗位就任的George導師將親臨現場帶來乾貨滿滿的分享。
如果你對AI時代下的科技求職還存在疑慮
不知道提升哪些技能可以提高求職上岸率？
想知道自己究竟適合什麼行業什麼崗位？
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WST第十一屆百萬年薪分享會
如期而至
每一年的求職季，對於留學生而言都充滿不確定性
AI崛起重塑行業格局、高薪行業裁員潮加劇內卷、川普上臺嚴審簽證政策
讓留學生求職之路愈發迷霧重重
此時，來自 “過來人” 的指引就顯得尤為珍貴
WST第十一屆百萬年薪分享會
邀請曾在求職披荊斬棘的學長學姐們
以投行、買方、科技、諮詢等業內資深人士的獨特視角
深度剖析高薪行業篩選人才的底層邏輯
結合AI時代的深刻變革
為留學生們精準拆解這一特殊背景下的求職新挑戰與新機遇
在複雜多變的求職季中錨定方向
WST第十一屆百萬年薪分享會集結多位行業頂尖導師深度解析
IMC導師揭秘Quant最新用人標準
McKinsey導師分享管理諮詢的上岸法則
更有上岸八大投行、MBB的學員分享
如何在WST的助力下成功斬獲高薪Offer
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2025年7月13日
我們不見不散！
WST第11屆百萬年薪分享會報名通道來啦
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傳送【年百】即可報名
自2018年開始，WST已經舉辦了多場年薪百萬分享會。以留學生求職為主題的大型線下分享會，WST團隊精心邀約來自各個高薪行業的導師和艱難求職季依舊穩穩上岸的WST成功學員，梳理海外求職形勢，解決廣大留子痛點。超20000位留學生在WST的百萬年薪俱樂部對求職有了新的認知。
幾張照片和影片帶大家回顧WST歷屆百萬年薪分享會。
宣告：所有學員斬獲的高薪崗位實習/全職offer，均是透過WST的求職專案達到自身實力過硬，符合公司錄用標準的前提下透過官方校招渠道，自行申請所獲得。
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