AI 公司招聘錯誤的工程師。

不是因為優秀的工程師不存在。
而是他們在篩選錯的條件。
職位描述說：「優化推理成本」、「降低延遲」、「大規模微調提示」。
他們沒說的是：「與用戶交流」、「找出為何用戶流失」、「打造真正有人需要的產品」。
所以他們最終擁有的是能讓模型更快的團隊，但卻無法讓產品變得有意義。
Token 效率是一個運營問題。
產品市場契合度是一個人員問題。
將兩者混淆，是大多數 AI 工具只推出來卻被完全忽視的原因。
先搞懂這點的公司，不是招聘提示工程師。
他們招聘的是為何用戶不回來而失眠的人。