AI时代的工程师标准：Priceline CTO谈技术领导力与人才战略

在AI时代，软件工程师仅仅擅长写代码已经远远不够。Priceline首席技术官Sejal Amin近日分享了她对工程师招聘标准的全新思考——她希望招募那些既能主导会议室讨论、又能掌控产品路线图的复合型技术领导人才。

Amin曾先后在Shutterstock和汤森路透等机构担任CTO，兼具经济学与计算机科学背景。在Priceline，她将组织架构从"职能导向"转型为产品运营模式，并致力于确保员工不仅能有效使用AI工具，还能识别正确的衡量指标以追踪投资回报。

影响最深的决策

2024年上任后，Amin首要关注的是产品与技术团队之间的协作方式，以及组织模型的有效性。她随即推动转向产品运营模式，以此重塑组织架构，这一变革对团队运作方式和交付速度产生了深远影响。

她解释道，原有的职能型组织固然有助于员工深耕专业技能，但随着规模扩大，这种模式愈发难以支撑业务增长。产品运营模式则将团队围绕所管理的产品和服务进行搭建，更注重速度、交付效率和工作流转。当团队清晰知道自己负责哪些产品和服务时，就会产生强烈的主人翁意识与责任感，构建与学习之间的反馈循环也会更加紧密，问题得以更快解决。

Amin坦言，这一变革最大的挑战在于引导大家适应变化，但整体来看阻力并不大，团队成员都做好了准备并愿意学习。

代价高昂的教训

在AI的落地应用上，Amin也经历了一些深刻的反思。她观察到，AI正在拓宽"谁能参与构建"的边界，不只是工程师，整个组织都充满热情，这是一件好事。但这也意味着需要引导大家更负责任地使用工具——生成代码并不等于代码可以直接上线。

"AI大幅提升了开发速度，但速度本身不是目标，必须将其融入工作流程中。这不仅仅是技术层面的转变，更是文化层面的转变。"

为此，Priceline在初期就建立了AI治理政策，起初通过委员会审核新工具的适用性，如今则进一步设立了"赋能委员会"，专注于帮助员工在获得工具之后真正学会使用。与此同时，公司也开始将AI视为一个整体的工作组合来管理，而非一堆分散的小型创新项目，并优先关注最重要的使用场景及基准指标，以量化工具的实际价值。

人才取舍策略

在人才投资方向上，Amin明确表示，"10倍工程师"的时代已经过去。过去，工程行业极度推崇那些能独立写出漂亮代码的工程师，即便他们无法与团队或产品经理进行有效沟通。而AI的出现，已经让这类人才画像逐渐过时。

"优秀工程师的差异化能力，在于判断力、产品直觉以及在动手构建之前的协作能力。我希望招募具有多面性、韧性和对模糊性的适应能力的人——这些都是更软性的素质。"

Amin强调，她正在重点投资的是"技术领导者"，而非单纯的"技术贡献者"。这些人既能主导一场会议，又能同时掌控产品路线图。她直言，这说起来容易做起来难，但那些定义未来十年的工程师，不是写代码最多的人，而是最善于协作的人。

来自外部的重要信号

英伟达总裁兼CEO黄仁勋近期在一次采访中提出，衡量工程师贡献的一种方式是Token消耗量，他将Token视为一种可量化、可消耗的资源。他甚至给出了一个颇为强硬的观点：工程师的成本不只是薪资，还包括其消耗的Token，而且工程师在入职前六个月就应消耗掉相当于薪资一半的Token额度。

黄仁勋实际上是在主张，未来工程师的角色不是写代码，而是编排AI系统，就像上一代工程师消耗计算周期一样消耗Token。

这一观点正在迫使众多企业重新思考如何评估人才、如何组建团队、如何为工程预算。Amin表示，Priceline内部也在积极讨论这一问题。她认为最值得关注的是：这场对话是否已经从"要不要用AI"转变为"如何衡量使用AI的人"？她认为这是一个根本性的不同问题，正是因为黄仁勋公开提出这一观点，整个行业的思考方式都在随之改变。

持续影响思维的内容来源

在个人学习方面，Amin保持着多元化的信息摄取习惯。她通过收听Lenny's Podcast来了解产品从业者的视角；通过The Pragmatic Engineer和Engineering Enablement两档播客掌握工程团队的真实动态；《大西洋月刊》尼古拉斯·汤普森的The Most Interesting Thing已成为她的每日必读，她欣赏他能从纷繁信息中捕捉每天最关键信号的能力；此外，Dwarkesh Podcast也是她了解AI构建前沿的重要来源。

Q&A

Q1：Priceline为什么要从职能型组织转向产品运营模式？

A：Priceline CTO Sejal Amin认为，职能型组织虽然有助于员工深耕专业领域，但随着规模扩大，这种模式越来越难以支撑业务增长。产品运营模式将团队围绕具体产品和服务来搭建，更注重交付速度和工作流转效率。当团队清楚自己负责哪些产品时，会产生更强的主人翁意识，问题也能更快被识别和解决。Priceline已通过相关指标验证，转型后整体运营速度有了明显提升。

Q2：黄仁勋提出用Token消耗量衡量工程师贡献，这个观点意味着什么？

A：黄仁勋认为，工程师的成本不只是薪资，还包括其消耗的Token量。他主张工程师未来的核心职能不是写代码，而是编排AI系统，像消耗计算资源一样消耗Token。这一观点正在推动企业重新思考如何评估工程师价值、如何组建团队以及如何制定预算。Priceline也在积极讨论这一趋势，并关注整个行业是否已从"要不要用AI"转向"如何衡量使用AI的人"这一更根本性的问题。

Q3：AI时代企业招聘工程师时最看重哪些素质？

A：Priceline CTO Amin表示，AI的普及已使"只会写代码"的工程师画像逐渐过时。企业现在更看重工程师的判断力、产品直觉和协作能力，以及面对优先级变化和工具迭代时的适应性与韧性。她特别强调，自己正在重点招募"技术领导者"——那些既能主导会议、影响决策，又能掌控产品路线图的复合型人才，而不仅仅是技术执行者。