转MLE刚到岗就开始打退堂鼓了求指点

我是材料专业的phd，毕业在国内某厂做了两年本专业相关的工作，同时在等NIW的排期。
        干着干着发现这种跟材料领域相关的研发其实特别没有意思，刚好遇到契机转到了公司做AI大模型的岗位。这周刚开始接触业务，团队似乎在做SFT的事情，对标google deepmind吧，如果没理解错的话应该算是地里说的MLE?
        ML这块我是纯纯的小白，之前从没接触过代码，也没学习过mechine learing。所以这两天特别煎熬，很多专业术语都是第一次听说。再加上听说现在我们这个方向整体特别卷，也很难做，大家神经都很紧绷，关注着国际上的论文，好像这几天就有一个什么论文发出来，大家都在拼命的复刻、超越，嘴上也都在说太卷了。
        所以来请教一下大家，不知道这种大模型的推理，未来的发展怎么样？考虑在国内以及未来美国的就业，会不会是一个好的放向，跳槽岗位多不多？如果发展还好的话我可能还有继续坚持熬一熬的动力，不然可能就早做打算了。非常感谢地里的兄弟姐妹们，帮助抉择一下~

比较好奇 这种情况面试是怎么通过的呢？

说明你们公司转岗的机制出了问题，外面那么多专门搞ML的都进不来偏偏把机会给了你这个外行

Meta 一大把化学/物理/生物/材料 天坑phd 半年0基础速成ML，通过拿intern 再return,现在一样RS干的好好的,有不少还转组去搞gen ai了lol, 有数理基础的话，学起来很快的

放弃吧zszszszs

LZ感觉没想清楚要啥，有意思和不卷可能很难兼得，看自己想要什么。

到底卷不卷可能要看你司是不是在意搞大模型冲排名或者出research paper，或者做明星级别的open source。如果是的话就很卷很卷，当时deepseek刚出来的时候没几个大公司MLE睡眠充足的。如果不是的话我觉得应该还好，一般就是把别人现有的东西拿来试一试，做做轻加工啥的，熟悉了各种工具就好了。

你不管转行做什么，最开始几年肯定都是要付出更多的时间和精力学习新的东西的。

刚进入公司还不太熟悉吧？如果被hire了说明是有能力的呀！再适应一下？别给自己太大压力！

诺亚方舟R 发表于 2025-04-15 18:49:47
说明你们公司转岗的机制出了问题，外面那么多专门搞ML的都进不来偏偏把机会给了你这个外行

没写清楚，是转行到另一家公司的ML岗位，刚好缺人吧可能看重数理功底

Sezedai 发表于 2025-04-15 10:56:29
到底卷不卷可能要看你司是不是在意搞大模型冲排名或者出research paper，或者做明星级别的open source。如果是的话就很卷很卷，当时deepse

感谢指点，今天又熟悉了一些，团队应该是做大模型垂域应用的，想请教下这种某一个小领域的推理未来发展会受限吗，还是说技能其实都是通用的