清单：企业愿意开200K+招什么样的AI人才

帮你自己一个忙！别只是“学习人工智能”。去构建那些企业真的愿意支付 20 万美元以上年薪的东西👇

🧱 构建方面：
- 构建一个能解决真实问题的智能体
- 给它配备工具、上下文和 MCP
- 从零开始编写 MCP 服务器
- 用状态机（Temporal）替换脆弱的聊天循环
- 为长工作流添加检查点，崩溃后可以恢复而不用重启
- 构建带自动驱逐的三级内存

⚡ 速度与成本方面：
- 将 95% 的流量路由到快速模型，5% 的流量升级到推理模型
- 为记忆、工具和文档分配 token 预算
- 添加语义缓存，这样重复查询的成本几乎为 0
- 共享 KV 缓存前缀来缩短首 token 响应时间
- 使用投机解码来加快生成速度
- 用 SSE + 乐观 UI 流式传输来隐藏延迟
- 为失控的智能体循环添加成本切断开关

🔒 安全方面：
- 每个工具调用都用最小权限访问放在沙箱中运行
- 在进入上下文窗口之前屏蔽个人可识别信息
- 使用代理阻止跨智能体提示注入
- 在 Slack 中添加人工审批关卡

🧪 评估与可靠性方面：
- 不仅评估最终答案，还要评估工具调用路径
- 当幻觉率飙升时，在 CI 中阻止 PR
- 在 5% 的生产流量上影子测试新模型
- 用 OpenTelemetry 追踪每个 LLM 调用
- 当 API 调用失败时，添加无头浏览器回退方案

🔁 改进方面：
- 将负面反馈转换成 DPO 偏好对
- 排队等待从边缘案例进行每日夜间 LoRA 微调
- 发布你的黄金数据集 + 架构决策

🚀 发布方面：
- 部署它，在 GitHub 上开源它
- 把它放到你的简历上

你不会相信你能收到多少工作邀约。收藏这个列表。把这些都做出来。