mle是不是比swe压力大很多？

MLE为结果负责，swe为过程负责。MLE你只要线上没收益干的一切都是0甚至负收益（占用计算资源），swe做出feature了，没人用那也是pm的锅

匿名用户 发表于 2025-7-13 15:50
MLE为结果负责，swe为过程负责。MLE你只要线上没收益干的一切都是0甚至负收益（占用计算资源），swe做出fea ...

feature到底是swe做还是mle做？

匿名用户 发表于 2025-07-13 12:30:29
-baidu 1point3acres我是swe->ML infra->ml modeling，感觉整体压力比SWE的时候小了很多，TC很轻松翻倍了，能更快FIRE心理更舒坦了，基本没咋加班onca

请问你swe转mle这一步是怎么促成的啊？没有mle的经验的人想转的话是不是得先开始想办法做一些ml有关的项目 遇到合适的机遇才能转？

有空的时候做了一些开源项目，直接就内部转组，然后再跳槽去竞争对手家

mle又不是ai researcher，好奇跟sde比有什么本质上的优越吗？我了解的mle很多去做ai infra，其实跟云计算的reliability engineer 没区别

匿名用户 发表于 2025-07-13 12:50:17
MLE为结果负责，swe为过程负责。MLE你只要线上没收益干的一切都是0甚至负收益（占用计算资源），swe做出feature了，没人用那也是pm的锅

所以个人感觉mle压力更大，最后效果不好基本rating就废了，再怎么讲过程怎样都是没东西硬写，效果好列几个metrics就行了。不确定性高就容易焦虑，高的这点工资都是付钱给一个个焦虑的夜晚。swe就轻松很多，做出来就是出来，任务完成爱咋咋。

swe耗的是雪包，mle耗的是蓝条。看你是法师还是坦克类型选手

地里匿名用户 发表于 2025-7-13 12:50
MLE为结果负责，swe为过程负责。MLE你只要线上没收益干的一切都是0甚至负收益（占用计 ...

言简意赅！总结地太到位了

xiaotuziwanan 发表于 2025-7-13 13:05
feature到底是swe做还是mle做？

这里的feature说的是项目的feature不是model的input feature

匿名用户 发表于 2025-7-13 21:39
这里的feature说的是项目的feature不是model的input feature

我知道。但是我想知道具体什么样的feature。
因为我目前的组是ds。但是也要一些cs的来做features，也有一些llm chatbot之类的。我不负责那块，纯好奇，这些features到底是什么需要ds组负责。