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[职场感言] 职场发展求指教AI infra/platform sde还是mle/ds?

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LittleFishBall 2024-10-19 02:15:20 | 只看该作者
全局:
个人是做 model 应用相关 MLE 的:

mle/ds:
- 要对 business metrics 负责, 所以得整天动脑筋,拿着 IC 的钱,费着 director 的脑筋, 因为离商业太近了,很多东西不一定是网上可以抄的。
- 对于 uncertainty  & risk 要适应,比如model 或者算法上线效果不好怎么办,怎么调整
- 对于数据要敏感,分析能力要强,知道怎么找 root cause 做假设和验证

ML infra:
- 基本上跟 data platform 差不多,就是弄 ML ops serving 这些东西
- 好处就是比较 transferable, 坏处就是,容易被过河拆桥,比如小 startup 你去把人家 ml platform 搭建好人家就是 shift focus 把你弄走了,比较难持续证明价值, 除非business 本身就是ML platform saas

(想要细聊可以私信我)
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匿名用户-8OSHS  | 添加认证 | 2024-10-19 02:22:28 来自APP
mle和ds是两种工作,别放一起
ml是懂ml的swe
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匿名用户-IRBPW  | 添加认证 | 2024-10-19 03:28:39 来自APP
匿名用户 发表于 2024-10-17 22:57:14. Waral dи,
为什么不建议genai?
作为master ng(更senior的不确定)我感觉genai很香. .и
1. 做genai既可以投genai相关岗,也可以投general ml岗,但你没做过genai就只能投general ml了,因为genai招人一般很看相关经验,但搜广推这种基本学生不可能有经验,所以有ml经验都可以面
2. genai方向好出论文,走niw更简单
3. 你在学校做的research和发的论文也对于找工作管用(肯定没有业界经历管用)
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匿名用户-MEBSD  | 添加认证 | 2024-10-19 04:14:12 来自APP
在产品组feature和ml都做过。sde无聊但是轻松,mle有意思但是卷。
还有一个就是做产品SDE经验两年就足够了。MLE很吃经验,但是弊端是合作的人或者lead不是ml或者搜广推出身的几乎没办法沟通(爱学习的人除外)

补充内容 (2024-10-19 04:16 +08:00):

另外如果不是纯model组的mle其实更考验infra功底
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匿名用户-TML5E  | 添加认证 | 2024-10-19 13:51:10
LittleFishBall 发表于 2024-10-18 11:15
个人是做 model 应用相关 MLE 的:

mle/ds:

感谢分享!
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匿名用户-TML5E  | 添加认证 | 2024-10-19 13:52:40
匿名用户 发表于 2024-10-18 13:14
在产品组feature和ml都做过。sde无聊但是轻松,mle有意思但是卷。. From 1point 3acres bbs
还有一个就是做产品SDE经验两年就足够了 ...

sde感觉也不太轻松,也许看公司吧。
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匿名用户-TML5E  | 添加认证 | 2024-10-19 13:53:05
匿名用户 发表于 2024-10-18 12:28
作为master ng(更senior的不确定)我感觉genai很香
1. 做genai既可以投genai相关岗,也可以投general ml ...

有道理,感谢!
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匿名用户-TML5E  | 添加认证 | 2025-2-17 14:28:27
update一下,楼主最近passively找工作,linkedin上来者不拒,尤其是startup,ml infra方面的面试机会非常多,而且大多一开始都是聊天,随便聊聊都能过,很多是genai infra的机会,每一个公司都吹自己几十m的funding和美好的前景,有点心动。
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