Q：AI 写代码越来越强，算法工程师的角色会怎么变？
来源：字节TikTok AI应用开发一面
新手答：”AI 会替代一部分简单工作，工程师要学更多东西。”
高手答： 这道题考的是你对行业趋势的独立判断，没有标准答案，但要有结构化的分析框架。
AI 在侵蚀哪些工作：
- 样板代码生成、单元测试编写、文档注释——这些占初级工程师大量时间的工作已经被 AI 大幅提效
- 简单的功能实现、API 封装、数据处理脚本——Vibe Coding 场景下 AI 可以直接完成
工程师价值的迁移方向：
- 问题定义能力：AI 最擅长”给定问题写解法”，但”识别真正的问题是什么”依然是人的核心价值。需求不清晰时，工程师要做 Problem Framing
- 系统设计与架构：多模块协同、性能与成本取舍、技术债管理——AI 生成的代码在局部上可能很好，但跨模块的一致性和长期可维护性需要人来把控
- 质量与信任边界：AI 代码需要审查——工程师的核心技能从”写代码”迁移到”评估和验证 AI 产出”。懂得在哪里信任 AI、在哪里必须亲自把关
- AI 系统的开发者：构建 Agent、调优 Prompt、设计评测体系——这是增量的新工种，而非替代
- 领域知识护城河：AI 缺乏特定业务/行业的深度上下文。工程师的领域专长（广告算法、推荐系统、量化交易）构成差异化竞争力
个人判断：未来 3-5 年，算法工程师的数量不会大幅减少，但人均产出会大幅提升——团队会变小，对单人能力的要求会更高，尤其是系统化思维和跨层能力。
差距在哪：面试官考的是你有没有独立思考这个问题，而不是说正确答案。避免”AI 不会替代工程师”的防御性回答，也避免”AI 会替代一切”的焦虑式回答。展示结构化分析 + 具体场景举例 + 自己的定位思考，才是高手答法。