MLE简直是 ML+SDE，MLE的面试要求到底怎样？

本人在某风控组做MLE，最近在准备跳槽，感到了深深的焦虑。个人的观点，MLE面试考察以下四个方面:

• ML/DL algorithm
• ML System Design
• Algorithm
• System Design

简单来看，在工作中，

• #1和#2 很强的话 (甚至无需#2)，可以做research scientist；
• #3和#4 很强的话，可以做backend engineer；

我的感悟是：

• 作为一个挂着MLE title的职位来说，要求#1#2#3#4面面俱到明显是过高的要求；
• 作为一个在#1#2#3#4中，没有一个单项有过硬实力的人，准备面试的过程中缺乏重点；
• 各个公司，甚至同一个公司不同组的MLE定位不一样，有的像research scientist，有的像backend engineer；

众所周知，风控组对ML/DL algorithm的要求远逊于 推/广/搜，经常做了很复杂的模型，边际收益非常有限，因此在工作中ML/DL algorithm的积累并没有随时间显著增加；


有没有大佬帮分析一下，MLE面试到底应该更侧重哪几个方面，以及你们分享一下你们觉得最适合MLE发展的公司，或者给任何求职/工作上的建议？

同样是会面试到Staff级别的MLE
基本上会先问Business metrcis，以及用什么ML离线指标来对应这个实际业务问题。
在具体模型细节上扣一些severing/training/Feature/结构的问题，一个优秀的MLE是希望能把复杂的business问题抽象成工程可解的。
高级别MLE确实需要对ML算法和backedn的serving/scale都有比较深的涉猎，只有这样才能在实际工作中推动XFN更好的合作和落地。

求米～

不同面试官可能不一样。
最近做面试官，面 Sr./staff+ level  的MLE.

我主要方式是从一个相对开放的ML design问题先让面试者发挥，然后会对他的做法往广度很深度问一些问题。
从深度可以问出面试者对这方面有没有经验，从广度问可以问面试者知识的宽度。
面过一些就可以看出不同candidate的强弱。通常年限多的面试者感觉更有广度，虽然某个方面没做过，但是能抽象总结成其他类似的问题。面试者回答问题的格式不影响我对他的看法，比如只说或者白板。

希望其他面试官也分享一下自己的看法。特别是高级别的面试官。

现在的MLE很少有纯做模型的，只在jupyter里写模型，然后上线的事情交给别人做的，那个叫DS。

MLE都默认要能自己处理数据，建data pipeline，然后在系统环境训练数据。甚至要求能修改线上模型做预测部分的代码。我反正觉得MLE至少都得具有半个SDE的水平。

不同面试官可能不一样。
最近做面试官，面 Sr./staff+ level  的MLE.

我主要方式是从一个相对开放的ML design问题先让面试者发挥，然后会对他的做法往广度很深度问一些问题。
从深度可以问出面试者对这方面有没有经验，从广度问可以问面试者知识的宽度。
面过一些就可以看出不同candidate的强弱。通常年限多的面试者感觉更有广度，虽然某个方面没做过，但是能抽象总结成其他类似的问题。面试者回答问题的格式不影响我对他的看法，比如只说或者白板。

希望其他面试官也分享一下自己的看法。特别是高级别的面试官。

楼主我也是厂里的风控组，挂着SDE的title做着MLE的事情，而且我更惨，作为junior，只有1和3，没有2和4

沒辦法，現在市場就是這樣，缺太少，人太多，所以公司想怎麼要求就怎麼要求。

两年前面过一些MLE的entry，确实如LZ所说的那样遇到了五花八门的问题，关键是同样一个#1，大家的重点还不一样，CV的LLM的，合适的坑很难找，但是如果遇到一个上岸的概率就很大

之前phd毕业也是做风控很多年，算挺有名的厂，自认为做的很不错。后来不停学习，转型到大厂搜广推MLE，后又不停学习略有所悟。老实说现在回头比较，我不觉得风控有MLE。真的简直相差的太远了。差距既在做的事情，又在做事情的人。所以可能title看上去都是MLE，实话实说完全不一样的东西，我现在的理解是风控就没有MLE的，所以风控出来做MLE相当于纯转型。

匿名用户 发表于 2024-8-6 00:46
不同面试官可能不一样。
最近做面试官，面 Sr./staff+ level  的MLE.

请问能否从深度、广度角度举几个例子？非常感谢！

之前做风控，后来进别的厂做MLE，感觉基本是转行，做的东西完全不一样。风控顶着MLE title其实更像DS，定指标，做方案，处理数据，训练模型，MLE做training/inference pipeline, Productionization, 用的东西完全不一样 (CI/CD, Kubernetes, GCP ...)，感觉更像是SDE。不过各个厂要求不一样，有的希望你都会，面试也各方面都有涉及，根据职位有侧重