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LLM时代的软件工程
关于发展新软件工程师的发展，即使效率低下的LLM时代的邮政软件工程也首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学工程空间，关于在编码中使用LLM是好主意还是坏主意的辩论。在极端情况下，有些人认为在编码中使用LLM的任何用途都是无可辩驳的，而其他人则准备将整个软件工程领域抛弃，这太昂贵且不必要。我对这个讨论感到着迷，尤其是从我的社会学家的角度来看，因为大量对话似乎是关于LLM是否有用的。这是如此致命的缺陷，以至于完全浪费时间，还是如此难以想象的强大，以至于避免它是一个愚蠢的事？我实际上并没有那么狭窄地思考它，而是真正想谈论在LLM技术背景下软件工程的更广泛背景。 （我认为仅与我的机器学习工程领域相邻的软件工程，但是我在职业生涯中与许多非常有才华的SWE一起工作，在各种规模的科技公司中，我有机会非常仔细地观察角色。以下一些分析也适用于MLE领域，但不是全部。）
是否 llm 很有用上下文
在我自己的职业生涯中，我看到了美国技术经济的很多变化，并以“编码”的方式被感知和描述。这有点有点，但是在一段时间的时间里，“学习编码”被吹捧为白领职业生涯最快的方式，对年轻人以及改变职业改变的人，试图在转变的经济体中找到席位。编码训练营来了，并且（大部分）去了，有一段时间为人们提供了一种相对快速的方法来获得工作的基础技能。
编码训练营来了，（主要是）Junior vs高级
我不是使用任何人的内部级别级别，也不是在这里谈论职称，但是我想澄清某人在某人的角色中的差异，具体取决于他们带来的经验和技能。