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AI时代：码农的涅盘重生 第253章 团队扩张(第1页/共2页)
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陈博士的办公室在二十六楼。不是很大——大概十几平米，书柜占了半面墙，里面塞满了论文集、会议纪念牌和各种技术标准的蓝皮书。桌上三台显示器，其中一台永远开着监控面板——GPU集群的利用率、各个训练任务的进度、模型的推理延迟。陈博士做管理这么多年，还是改不了随时盯着技术指标的习惯。
林晨在沙发上坐下。沙发是深灰色布艺的，坐垫有些旧了。
这一个多月你们部门动静不小。陈博士靠在椅背上，FinGPT智能客服在金融事业部的试点——孙总在跨部门会上专门表扬了，客服平均响应时间降了十五秒，复访率百分之四十一。然后是国泰证券——王总上周给我打了一个电话。
他说什么？
他说你们团队的技术水平超出预期。一个券商技术总监用这四个字评价一个大厂部门——你知道分量。
林晨知道。这意味着外部市场对FinGPT的认可已经从有点兴趣变成了愿意买单。上周国泰的技术对接会上，对方已经在问API定价了。
基于这两件事，陈博士转入正题，公司打算把大模型应用部的组织架构调整一下。目前你们是AI研究院下属的二级部门——成立时候这么设是因为方向还不明确。现在FinGPT在内部有落地验证了，外部合作也立项了，部门需要更大的独立空间。
怎么调？
大模型应用部升格为一级部门，跟AI研究院平级。你的职位从资深专家调整为部门副总监，直接向我汇报。薪资从七万八调到八万八乘以十六薪，下个月工资条生效。
七万八涨到八万八。按十六薪算，年包从一百二十五万涨到一百四十万出头，涨幅大约百分之十三。
团队规模呢？
从现在的三十二个人扩到四十二——HR批了十个名额，年底前到位。陈博士翻出一份组织架构表，三条业务线。FinGPT底层模型迭代由张雨牵头——这条线维持现在的节奏。金融应用方向——智研和智能客服——由陈铭牵头。第三条线是新方向——公司希望启动大模型在医疗领域的预研。
医疗预研的范围？
先做医学文献的智能检索和临床决策辅助——不直接面向患者诊断，是面向医生的科研辅助工具。医疗数据壁垒和合规要求比金融更高，所以公司定位为，不追求短期商业化。陈博士把一份方案推过来，这个方向的负责人，你有推荐吗？
团队内部目前没有医疗背景的人。得从外面招——要既有NLP基础又有临床知识。这种复合型人才市面上很少，薪资不能低于陈铭现在的水平。
那就按专家级待遇招。JD你来写，我让HR优先处理。
林晨记在了笔记本上。
陈博士转了一下手里的笔。还有一件事——接下来你要从亲自写代码过渡到确保别人写好代码。我知道你在v3数据清洗脚本上还在亲自写——张雨完全可以接手。三十五人的一级部门，副总监的时间应该花在更重要的地方。
这句话击中了林晨。从失业学编程以来，他一直有一种执念——自己的价值等于自己写出的代码。从投资系统到FinGPT v1的微调脚本，他始终是团队里写代码最多的那个人。但现在团队快四十二人了，如果他还在写for循环和debug，本质上只是一个兼职做管理的程序员。
我知道。但是放下代码很难。
我懂。陈博士的语气难得温和了些，一个人写出最好的代码，价值是线性的。帮三十个人写出比他们原本更好的代码，价值是指数的。你三十五岁来时需要证明能做事——你已经证明了。现在三十八岁需要证明的，是能让别人做好事
林晨站起来。给我一个月过渡。
可以。陈博士也站起来，你是T厂AI线成立以来晋升最快的副总监。从入职到现在，不到四年。
走出办公室，林晨回到工位。他把FinGPT v3的数据清洗脚本转给了张雨。这个你接手。有问题随时问，但我不会再改你的代码了——你直接交PR。
张雨愣了两秒，然后点了头。
下午林晨跟HR开了将近一个小时的会。十个新名额：两个金融NLP算法工程师、三个大模型训练工程师、一个数据标注主管——支撑金融应用线扩张；两个医疗AI研究员——新方向；两个后端工程师——数据采集系统扩容。
医疗方向的名额他花了最长时间。医疗NLP复合型人才太少了——既懂深度学习又懂临床知识的，大多在顶级医院或头部医疗AI公司。薪资对标部门专家级，不然简历都收不到。
走出HR办公室，走廊尽头的落地窗被西晒照得暖黄。他站住看了一眼远处的鹏城湾——下午四点的阳光不再刺眼，货轮慢慢往西走，船尾拖着长长的白浪。
四年前他连print语句都要对着教程敲。三年前忐忑不安地走进这栋大楼当新人。两年前第一次带小
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