OpenAI软件工程师年薪92.5万美元,到手仅30万美元,网友:“这个饼我不吃!”...

OpenAI为软件工程师提供的年薪高达92.5万美元,但实际到手工资只占1/3,主要因为大部分薪酬以股权形式发放,即PPU(ProfitParticipationUnits)。PPU是一种利润参与单位,员工在4年内分期获取,其价值依赖于公司盈利情况和内部估值。虽然有高薪诱惑,但PPU的锁定限制和归零风险也让部分求职者持谨慎态度。

整理 | 朱珂欣   

出品 | 优快云程序人生(ID:coder_life)

软件工程师作为含「金」量高的职业,薪资总是热议话题。

6 月 26 日,据薪酬网站 Levels.fyi 最新数据显示:OpenAI 的软件工程师年薪高达 92.5 万美元!

不过,到手工资仅占 1/3 ,这让不少网友疑惑:贵司的薪酬结构「暗含玄机」?

薪资结构特殊:「基本工资」<「股权」

Levels.fyi 官方数据显示, OpenAI 对具备 2 到 4 年工作经验的软件工程师可以开具 21 万美元的基本工资,奖金明细官方尚未披露。

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而针对 10 年工作经验的软件工程师, OpenAI 可以为其开具最高 92.5 万美元的年薪,其薪资结构包含:30 万美元的基本工资 + 62.5 万的「股权」。

值得关注的是,「股权」并非按照每年度发放,而是员工以每 4 年为一个周期进行领取。

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如果到手工资仅占 1/3 ,不免好奇:「股权」是什么?

对此, Levels.fyi 的一篇博客针对 OpenAI 特殊的薪资结构进行了揭秘,官方显示,OpenAI 的员工薪资有两个组成部分:「基本工资」和「股权」。

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不言自明的「基本工资」,即员工每两周收到的现金。

而「股权」是 OpenAI 独创的参与分配利润的单位 —— PPU(Profit Participation Units)。

PPU 最令人困惑的地方在于公司有时会以不同的方式使用利润参与或利润利息补助。那么,如何判定 PPU 的价值以及变化?

独创 PPU :每年发 25%、内部估值、以盈利为基础

据悉,OpenAI 的 PPU 与 PIU 几乎相同。(PIU 是一种股权补偿形式,具有可高度定制的条款,在私募股权投资者支持的初创公司中很受欢迎。)

简而言之,有了 PIU,员工有权根据 PIU 的数量获得一定比例的利润。例如:如果员工拥有 1 个 PIU,而公司总共有 100 个 PIU,他将有权获得公司利润的 1%。

与股票期权不同的是,PPU 员工无需自行购买,在 4 年内平均每年发放 25 %。此外,OpenAI 在融资时,持有 PPU 的员工可以出售自己所持有的 PPU 进行变现。

由此可见,OpenAI 独创的 PPU 机制,可以理解为公司给予员工的激励。

至于 PPU 的价值,据 OpenAI 员工透露,公司内部有一个估值工具,用于确定 PPU 的价值和增长。

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但是, PPU 也存在一定的「锁定限制」和「归零风险」。

一方面,新员工在入职的前两年不得出售 PPU。此外,出售的价格上限不能超过内部估值的 10 倍。OpenAI 也会根据投资者购买员工 PPU 所支付的最新价格提出要约并对其 PPU 进行估值。

另一方面,如果 OpenAI 没有盈利,PPU 本质上是不可赎回的。一些准备入职 OpenAI 的员工表示,PPU 的价值是以 OpenAI 最终能够实现盈利为基础的。如果公司没有实现盈利,PPU 的价值将存在归零风险。

此外,如果按照 OpenAI 宣称不上市的计划,PPU 的具体价值、PPU 的份数等信息公众无法知晓。

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OpenAI 现仍有 51 个岗位高薪招人

尽管部分网友认为 PPU 机制有「套路」嫌疑,但 OpenAI 在聘用人才上不惜「一掷千金」确是众人皆知的。

Levels.fyi 官方数据显示,目前 OpenAI 软件工程师的年薪中位数就高达 90 万美元。除了软件工程师外,其他职位的薪资也大概从 10 万美元至 45 万美元不等。

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据 OpenAI 目前公布的招聘信息来看,仍有 51 个岗位正在招贤纳士。

在岗位需求上,除了软件工程师、机器学习工程师、研发工程师、研发专家等技术岗位,也有采购主管、诉讼律师助理、公共政策、会计经理等岗位存在人才需求。

在薪资待遇上,技术岗仍是香饽饽。多个工程师类职位年薪都在 20 万至 37 万美元,甚至还有许多岗位存在「面议谈薪」的情况。相较之下,采购主管的年薪在 23 万至 29 万美元,会计经理的年薪在 18 万至 23 万美元。

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事实上,对于很多求职者而言,除了关注年薪范畴,到手金额也是不可忽视的「数字」。

眼看着 OpenAI 软件工程师到手仅为 30 万美元的新闻爆出,也引发了许多国内外打工人的吐槽:“如果没有下一次融资,或许手头的 PPU 就无法出售了”、“感觉还是像老板画的饼”、“如何判别 OpenAI 内部对 PPU 估值的准确性”……

对此,你还羡慕 OpenAI 软件工程师的「高薪」吗?

参考链接:

https://www.levels.fyi/blog/openai-compensation.html

https://www.levels.fyi/companies/openai/salaries/software-engineer

<think>好的,用户现在想了解如何从后端开发转型为AI研发工程师,特别是偏工程方向。我之前已经帮他梳理过机器学习优化服务器资源调度的内容,现在需要针对他的职业转型提供建议。 首先,要明确用户当前的背景。用户可能是后端开发人员,对AI工程化感兴趣,想转向AI领域。需要分析转型所需的核心技能,以及如何利用现有的后端经验进行过渡。 用户可能需要了解转型路径,包括学习路线、技能提升、项目经验求职准备。同时,他可能关心如何将现有的后端知识(如分布式系统、API开发)应用到AI工程中,比如模型部署、优化等。 还要考虑用户的潜在需求。他可能担心转型的难度,或者不确定哪些技能是重点。需要强调工程方向与算法研究的区别,突出工程化所需的技能,如模型部署、数据处理、系统设计等。 接下来,需要组织内容结构,分为技能对比、学习路线、项目实战、求职策略案例参考。要具体给出每个阶段的学习建议工具,比如学习TensorFlow Serving、Kubeflow等。 另外,要结合之前提到的服务器资源调度,可能用户对AI在运维或系统优化中的应用感兴趣,可以建议结合两者的项目,比如智能调度系统,这样能利用他已有的后端经验。 最后,确保语言简洁,提供可操作的步骤,比如推荐课程、开源项目,以及如何参与社区。还要提醒用户关注工程实践,而不是理论学习,强调实战的重要性。以下</think>是为您量身定制的**后端工程师转型AI研发工程师(工程方向)**的进阶指南,结合技术转型路径、能力迁移方法就业市场数据,提供可直接落地的转型策略: --- ### 一、**转型优势分析(后端→AI工程)** ```mermaid pie title 后端技能可复用率 "分布式系统设计" : 35% "API开发经验" : 25% "性能优化能力" : 20% "容器化部署经验" : 15% "其他" : 5% ``` #### 1. **核心能力复用** - **微服务架构** → 模型服务化(TensorFlow Serving/KFServing) - **高并发优化** → 推理引擎性能调优(ONNX Runtime/TensorRT) - **CI/CD经验** → MLOps流水线构建(MLflow/Kubeflow) #### 2. **需补足短板** - **数学基础**:重点补线性代数(矩阵运算)、概率统计(假设检验) - **算法理解**:掌握经典模型结构(如ResNet/BERT)的工程实现特点 - **工具链**:深度学习框架二次开发能力(PyTorch自定义算子) --- ### 二、**转型学习路线图(6个月速成)** #### 阶段1:基础筑基(1个月) | 学习内容 | 推荐资源 | |-----------------------|--------------------------------------------------------------------------| | Python科学计算 | 《利用Python进行数据分析》+ NumPy/Pandas实战 | | 机器学习工程基础 | Coursera《Machine Learning Engineering for Production》 | | 云原生AI基础 | AWS/Azure的AI服务白皮书 | #### 阶段2:硬核技能(3个月) ```python # 典型AI工程代码结构(对比后端开发) # 传统REST API @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): data = request.json # 业务逻辑处理 return jsonify(result) # AI服务API @app.route('/infer', methods=['POST']) def infer(): input_tensor = preprocess(request.data) # 张量转换 with torch.no_grad(): output = model(input_tensor) # GPU加速推理 return postprocess(output) # 结果序列化 ``` #### 阶段3:项目实战(2个月) - **推荐项目类型**: 1. 模型服务化:将HuggingFace模型部署为高并发API(FastAPI+Ray) 2. 推理优化:使用TVM对ONNX模型进行编译加速 3. 全流程搭建:基于Kubeflow构建训练推理流水线 --- ### 三、**企业级AI工程能力矩阵** | 能力维度 | 具体要求 | 后端对标技能 | |--|---------------------| | **模型部署** | 掌握Triton Inference Server多模型编排 | Nginx负载均衡配置 | | **数据工程** | 能搭建Feature Store(Feast/Tecton) | 分布式缓存系统设计 | | **资源调度** | 实现GPU分时复用(比如切分A100为MIG实例) | 容器资源配额管理 | | **监控告警** | 构建模型性能Dashboard(精度/延迟/吞吐量) | Prometheus监控体系 | --- ### 四、**工业界真实岗位需求解析** #### 1. **头部公司JD关键词** - 腾讯:要求掌握TRPC框架的AI插件开发 - 字节跳动:熟悉推荐系统AB实验平台建设 - 商汤科技:有模型量化压缩实战经验者优先 #### 2. **薪资对比数据** | 职级 | 后端开发(年薪) | AI工程师(年薪) | 溢价幅度 | |------------|------------------|------------------|----------| | 初级工程师 | 20-30万 | 28-40万 | +40% | | 资深工程师 | 40-60万 | 60-100万 | +66% | --- ### 五、**避坑指南:转型常见误区** 1. **过度追求算法创新**:工程岗更看重模型工业化能力而非算法调参 2. **忽视工程规范**:AI代码也需要遵循SOLID原则(比如模型代码的接口抽象) 3. **硬件知识缺失**:需了解AI加速卡特性(如HBM显存带宽对批大小的影响) --- ### 六、**转型成功案例参考** #### 案例1:Java后端→推荐系统工程师 - **转型路径**: 1. 用Spring Boot封装TensorFlow Java API 2. 参与特征工程模块开发(Flink实时特征计算) 3. 主导推荐服务GPU推理优化(吞吐量提升3倍) - **耗时**:9个月 #### 案例2:PHP开发→CV部署工程师 - **关键技术点**: - 将YOLOv5模型转换为CoreML格式(iOS端部署) - 开发模型版本管理平台(类似Git的模型仓库) - 实现ARM芯片NEON指令集加速 - **薪资涨幅**:+130% --- ### 七、**立即行动建议** 1. **改造现有项目**: - 在现有微服务中添加AI能力(如用Sentiment Analysis增强日志分析) - 示例:`ELK日志系统 + BERT异常检测插件` 2. **参与开源社区**: - 推荐项目:TensorFlow Serving源码分析(重点关注HTTP/RPC服务实现) - 贡献方向:增加Prometheus监控指标导出功能 3. **考取认证**: - AWS Certified Machine Learning - Specialty - NVIDIA DLI部署专家认证 --- **下一步资源**: - 在Kaggle练习模型部署([部署教程](https://www.kaggle.com/docs/deploy)) - 学习Uber的《机器学习系统设计模式》([下载](https://www.oreilly.com/library/view/machine-learning-system/9781492083426/)) - 加入MLOps社区([MLOps.community](https://mlops.community/))获取最新工程实践
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