ML小厂草台班子怎么跳槽大厂？

小公司干了两年的Data Scientist/MLE，想跳槽大厂。

我在目前这个公司，hire的时候是以DS的title被hire的，最近title被改成了MLE。目前的job function主要是负责MLlifecycle里面数据处理到ML模型设计、训练（炼丹）这一块，deployment和infra的经验几乎为0，跟头部大厂定义的以engineer为主的MLE相去甚远。

现在想跳槽头部大厂，发现自己的定位很尴尬，一方面因为几乎没有任何SW engineering经验（系统设计，分布式，数据库什么的一概不会），MLE这方面好像又是绕不过去的，而另一方面research scientist的门槛又太高，自身没什么publication，在当前这个职位看起来也不会有什么机会发paper。Data Scientist的话，薪水偏低，而且不怎么用ML。思来想去好像除了亚麻的AS以外别的都不match。而且在小厂干的脏活累活多了，技术成长缓慢。去年尝试面过一次Amazon，PhD+一年经验被降级给了L4 口头offer，最后没去成。现在想跳槽都不知道面试怎么面，该准备些啥，该学些什么。

想问一下现在我投简历的话投什么职位比较合适，以及该往什么方向努力才更有希望上岸大厂（FAAMG）？自学ML deploymemt和infra吗？还是多读paper提高modeling的姿势水平？

匿名用户 发表于 2023-09-28 06:39:24
lz男的女的？先变个性试试？

GHC的讨论还是请让它留在GHC楼吧……谢谢了

其实lz已经自己的分析的很好了，缺乏把系统上线的实践。作为一个mle面试官，我观察到的是如果ml system design这轮没法得高分的话，通过面试的概率还是比较低的，而且定级也不会好。对mle来说拼命点modeling的技能树其实边际效益很低。之前参与过的一个大厂research scientist来面mle的case就是，大家讨论完觉得系统经验较少，虽然ml不错，只能勉强给一个平级offer。这个观察也证明domain fitment很重要。做推荐的mle就很难过cv的面试，反之同理。

如果从推荐这个domain举例子，ml design想提高的话，我觉得一个好思路是做项目的时候假想如果这是你自己在创业你会怎么做。用什么样的cloud infra, 这个infra能够支撑现在的用途scale到什么程度, cost efficiency怎么样。上线后如何monitor, 如何做ops。如果你发现你无法回答其中的某些问题就要补充对应的知识。除此以外，你现在做的ml pipeline里是否每个模块你都大致清楚怎么做, 我觉得重点一般是线上feature serving，离线的label collection和data etl

多面就行了，没那么多需要考虑的。就一个接一个的面就好

我是在小公司的applied mle，aka做model的，同组infra mle的代码/常用工具/计网/数据库知识确实比我深很多。我觉得偏product的可以往domain expertise的方向发展，比如你现在干的这个公司所处的行业，把职业深度优先于广度，这样才能形成比较优势。现在市面上的mle一般后面都会加-xxxxx 感觉越来越看重domain的fit了

lz男的女的？先变个性试试？

zzmcnugget 发表于 2023-09-28 06:04:59
其实lz已经自己的分析的很好了，缺乏把系统上线的实践。作为一个mle面试官，我观察到的是如果ml system design这轮没法得高分的话，通过面试的概率还是比较低的，而且定级也不会好。对mle来

在实际工作中得不到ML system design方面的锻炼的话，推荐怎么提升这方面的技能呢？

以及我非常同意你说的，现在MLE的面试真的非常看细分了……可惜我们公司和任何一个大的domain又都不是直接相关。非要说的话我做的东西都是广义上的NLP，但也不是很正统的NLP。不知道大厂是否在这方面有general hire。

亚麻给你L4那就是new grad ms的level，想要咸鱼翻身，比较困难

zzmcnugget 发表于 2023-9-28 09:04
其实lz已经自己的分析的很好了，缺乏把系统上线的实践。作为一个mle面试官，我观察到的是如果ml system des ...

借楼想问一下那一个new grad 应该怎么样提升ML system design的能力呢？请问层主有什么建议嘛？

给楼主一个DP，
我们小公司 300来人的公司，一个从senior IC 升到Director 的AI 员工，跳到了AMD 做 AI Director
你就说牛不牛？

匿名用户 发表于 2023-9-28 07:24
在实际工作中得不到ML system design方面的锻炼的话，推荐怎么提升这方面的技能呢？

以及我非常同意你说 ...

大厂面试就是踩点，多面就行了。
我们当然也会去尝试把你带出舒适区，来考察你是不是真的可以以一个MLE的视角来思考我们可能面对的问题，以及有没有领域内的经验，但那些是E5+的考虑。
你把点儿都踩了就算答得僵硬一些我们也可以建议E4录用的。