推荐系统相关的后端工程师如何靠近大模型生态？

我是一个在大、中厂做过几年推荐系统后端的SWE，不碰模型。

虽然听着是很受欢迎的领域，可是我自己过去几年也就是懂一些domain knowledge的后端工程师，而我懂的这些domain knowledge也并不是什么护城河，新加入的同事很快就能捡起来。

这个背景怎么切入大模型领域比较合适呢？

我想到了三条路径：
1. 深耕推荐系统和growth这个领域，争取转MLE，大模型在这个领域有什么应用就去学习和实践
2. 偏产品类的agent：感觉得牺牲很多别的（钱，brand，级别等等）来换小公司深入做agent的机会
3. ML/Data infra：感觉也得一步一步通过转组和跳槽来靠

有没有相似经历的朋友有考虑过这个问题，或者已经在执行的路上或者执行成功了？

看了这个帖子后产生的疑问：https://www.1point3acres.com/bbs/thread-1186364-1-1.html

这个帖子的贴主似乎是applied scientist或MLE，而我是backend SWE，感觉更佳不沾边。

目前ml infra最相通，但主要是gpu kernal相关的知识是一样的。data infra关系不大。