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个人观点:DS / MLE 如何健康地职业发展

   
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dajiangdongqu 2024-10-22 01:04:14 | 只看该作者
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两目如剑的木瓜 发表于 2024-10-21 12:38
求问为什么不折腾ds就可以存在??是因为给了ds空间和时间吗
-baidu 1point3acres
失去上层的信任 上层才会折腾你, 才会搞reorg;
不折腾就是‘维持目前形势就好’,领导对现状满意,对你们组满意,对你满意。. 1point3acres
所以 DS 就得学孔老夫子,周游列国 寻找明君
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 楼主| staftermath 2024-10-22 02:06:51 | 只看该作者
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dajiangdongqu 发表于 2024-10-21 11:50. Waral dи,
楼主过谦了;你的观点很对,但论证不敢苟同。
我用春秋战国比喻,大家看看怎么样,各个公司就是战国七雄 ...

你说的都非常有道理。老实说公司/上层追求最终结果是所有社畜无法避免的问题,他们选择盲信KPI也是社畜没办法挑的外界因素。DS很容易撞枪口上也是事实。
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小亩_t531pun 2024-10-22 06:44:17 | 只看该作者
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谢谢分享,作为一个6+ yoe的MLE, 收获不小。
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aliasme 2024-10-22 11:07:33 | 只看该作者
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就是寻找应用的场景,开发新产品吧。
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peterliu914 2024-10-24 02:18:57 | 只看该作者
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感谢楼主分享,也很赞同楼主的看法!
不知道能不能和您约个coffee chat?
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Dithyrambus 2024-10-24 04:12:38 | 只看该作者
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这帖子说的太好了,加精了吗
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supperUv 2024-10-24 04:57:41 | 只看该作者
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说的很好,解释了 MLE/DS/ 在做什么. 或者说 AI/DA 部门在做什么。比如弄清楚自己/部门 的位置 是在做0到1,还是1 到100, 还是100 到1000 的工作。有个big picture。做到从一个发现关键问题 到解决问题的角度走。而不是埋头苦干 螺丝钉式的折腾。(大组会需求螺丝钉,但是个人的长远 interest 和大组的需求是不是一致的 还要自己考量的)

归根到底 AIDA 部门注定是个承上启下的部门,哪怕在一些做 infrasturcure 或者 heavy duty 的research 风格的部门,弄清楚问题 选好正确方向,一切以objective 为前提 也是十分重要的。
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ucfgut 2024-10-24 20:54:38 来自APP | 只看该作者
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The most common
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感谢lz分享,想请问lz怎么定义1-100和100-1000的阶段?以及为什么认为在1-100的阶段DS/MLE是鸡肋的呢?
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 楼主| staftermath 2024-10-25 11:23:54 | 只看该作者
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henryylb 发表于 2024-10-24 18:38
感谢lz分享,想请问lz怎么定义1-100和100-1000的阶段?以及为什么认为在1-100的阶段DS/MLE是鸡肋的呢?

好问题啊。我说的有点简化了。

1-100这个阶段大致上是这么种情况:
.1point3acres
糙快猛的落地Prototyping已经不适合组/公司的发展了。具体来说,项目的impact/用户到了某种程度,使得让单个的DS去支持feature request, bug fix和dev op的模式不堪重负。但又没到一种需要专精的TPM support来过滤噪音(从FR和bug fix来的),也没有需要devop来offload oncall, monitor服务,也没有足够的ROI来投资开发专门的framework来自动支持这些东西。那么DS组的困境就来了,有几个项目开始产生效益,但是由于开发阶段糙快猛,积累了很多tech debt,比如优化不够,比如edge case 开始累积,但要进一步改进需要很多的资源去refactor,比如把单纯的script 去modularize,把在多个项目里公用的代码和模块抽取出来。另一方面需要进一步开发新的项目,这些项目要求比之前的高,或者low hanging fruit已经不多了,需要大量时间研究。但是DS组只有N个员工,是扩招还是压榨已有员工,怎么能确保这活做完之后有新的“增长点”出现?而不是陷入死局。这种就是1-100的情况。这种情况很难由DS/MLE bottom up去改变.. ----

100-100000的阶段就是之前阶段所提到的问题都已经unblock了,并不一定完全解决,但已经有相对成熟的process和框架来进一步改进,这种技术和流程的积累已经出现了质变,比如上头已经安排了专业的devop, TPM,或者framework已经可以满足迅速的模型迭代和简单的monitor,这时候DS/MLE要做的就是考虑,解决什么问题才是能迅速scale效益的,有什么新的capability能打开新的大门,能一下影响大量客户:因为这时候的DS组已经不是小打小闹就行的了,上头有可能已经不太关注bespoke的解决方案(比如客户A需要模型B,然后你们来解决),上头想要的是推出一个通用方案一下造益很多人,你的模型能在不同的数据上适用吗?另外这种组的成熟的Process可以让DS/MLE少走很多弯路。上头很可能知道什么该做,什么不该做,或是什么由谁来做,DS可以做螺丝钉给senior打下手,就算纯做analytic也可能可以打出一片天下,毕竟一个关键的why可能一下造成很大的impact。也可以有机会做next big thing。这样的大组是不容易由于自身原因fail的,组在饭碗在。(当然被别人吃干抹尽,以及其他toxic的情况不算)

其实这些也不是绝对的标准,但是从我个人经验来看(1-100的情况我不幸经历过两次了),与其死磕,不如跑路。

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