The Bridge 对 Artefact 新任首席技术官 Robin Doumerc 的采访：将庞大的工程师和开发人员实体转变为一个团结、高效、创新的团队。.

2024 年 7 月，罗宾晋升为 法国 Artefact 公司首席技术官 因其深厚的技术专业知识和管理技能，他曾被评为 "全球最优秀的科学家"。现在，他领导着一支由 data 科学家、软件工程师和前端开发人员组成的庞大团队，确保其团队处于技术前沿，并将培训和好奇心作为其工作方法的核心。.

罗宾曾担任人工智能基础设施联盟 Data 科学委员会成员、Qwant 公司 Data 科学家和法国航空航天实验室 ONERA Data 融合研究工程师。. 他拥有丹麦奥尔堡大学和巴黎 ESIEE 工程学院的理学硕士学位。.

Modality 和 Dataveyes 的联合创始人兼首席执行官 Caroline Goulard 接受了 The Bridge 的采访、, 罗宾谈到了他组建团队的方法、生成式人工智能如何改变工程师工作和解决问题的方式、管理层在技术领域不断演变的角色以及持续学习的重要性。.

罗宾的团队由三个小组组成：
1.前端工程（向客户展示成果）；;
2.后端工程；;
3.Data 工程学，data 与 data 科学相结合，形成人工智能。.

虽然这些团队历来各自为政，但罗宾解释说：“我们希望在团队之间找到更多的协同效应”。”

不过，挑战也一直存在。在促进合作的同时平衡每个团队的不同文化是一种微妙的行为，但新任首席技术官认为这对长期成功至关重要。.

生成式人工智能已成为 Artefact 工程师不可或缺的工具。它 让团队更高效地应对新挑战，从而加速创新. .它还能提高工作效率，确保即使在紧迫的期限内也不会忽略文档和最佳实践等重要任务。.
生成式人工智能的影响不仅限于速度和效率，还影响到 Artefact 培训和管理工程师的方式。. 罗宾观察到初级开发人员发生了很大的变化，他们的 代码质量有所提高 借助人工智能工具。然而，这种升级也带来了挑战。. 管理者如何确保下级不会只是复制和粘贴解决方案，而没有真正理解它们？

对于罗宾来说，答案在于管理。. “我们不直接培训年轻人。这是在重新分配管理人员的时间，让他们更多地亲力亲为’。” 他解释说。这包括引导后进生对人工智能生成的代码进行批判性思考，鼓励他们深入探究为什么和怎么做，而不是满足于快速解决问题。.

相比之下，高级工程师在使用人工智能时更像一个合作伙伴，他们会不断迭代并质疑机器的输出，以进一步完善解决方案。事务性使用和协作性参与之间的这种区别，是 Robin 观察到的不同经验水平之间最显著的差异之一。.

在一个飞速发展的领域中，好奇心是所有优秀工程师的关键。为了培养这种心态，持续学习已融入企业文化。我们敦促工程师每天花时间阅读并与同行分享有价值的资源。.

随着企业将人工智能融入运营，Robin 发现角色和职责发生了转变。虽然传统的人工智能角色仍然必不可少，但人们越来越关注解决业务问题和促进 IT 与业务职能部门之间的合作。. “生成式人工智能正在将 IT 从成本中心转变为利润中心、,” 他说。.

生成式人工智能不会像经典人工智能那样彻底改变职位描述，但很可能会改变现有职位的优先级。工程师的时间将被重新分配，这样他们就可以 少写代码，多解决业务问题. .这种转变已经反映在 Artefact 的招聘实践中，传统的编码测试已被以下面试所取代 评估候选人应对实际业务挑战的能力。.

罗宾对多模态人工智能的进步尤为兴奋，这种技术结合了文本和图像处理，从而释放出新的能力。. “以前，处理图像和提取内容很难。现在，视觉语言模型有了真正的突破”。” 他说。这种创新可以为团队腾出宝贵的时间，让他们专注于价值更高的任务，这对任何组织来说都是一个诱人的前景。.

对于那些有兴趣深入探讨工程学和领导力的人，罗宾建议阅读 “The Pragmatic Engineer”（务实的工程师），这是一份提供该领域宝贵见解的时事通讯。.