零基础NG -MLE升级打怪路线请教

本人陆本美硕26NG，之前 intern return，return 之后因为组/team match 的原因转到了 MLE 方向，目前工作大半年。

之前实习经历基本偏 backend / infra，没有太多正经 ML 背景。现在虽然 title/方向算 MLE，做的是 ranking 相关，但实际工作内容主要是 feature optimization / feature selection、跑实验和 A/B test，以及一些相关的 infra/tooling。

最大的问题是感觉接触不到太多真正比较深入的 modeling、训练框架或者 ML innovation。很多东西更多是在公司现有的成熟体系上做 feature 和实验，工作本身当然能学到东西，但感觉这些经验比较 team-specific。

最近比较焦虑的是，如果一直这样做下去，可能会变成一个“title 是 MLE，但 MLE 基础并不扎实”的状态。

尤其现在大环境也不是特别稳定。万一哪天被裁或者之后主动跳槽，我比较担心自己去面外面的 MLE 岗位时竞争力不够：ML/DL 基础没有科班 MLE 扎实，工作中又没有特别深入的 modeling 经验；但与此同时，之前做 backend / infra 的经验也会随着时间慢慢生疏。

所以想请教一下地里的前辈，像这种情况工作之外应该怎么补比较好？

目前想到几个方向：
1. 系统补 ML/DL 基础，，把 Transformer、optimization、loss、training 等基础真正搞懂；
2. 准备 MLE 面试相关的八股、ML system design、coding；
3. 自己动手做 ML project，从数据、training、evaluation 到 deployment 完整跑一遍；
4. 找自己感兴趣的方向复现论文，甚至尝试做一些小的 improvement；

尤其想知道：对于已经在 MLE 岗、但工作内容偏 feature / experiment 的 NG 来说，自己做 ML project 的 ROI 高，还是系统学基础 + 刷 MLE 面试题的 ROI 更高？

重心放在1和2上面，3和4你写的那些不是特别建议花时间，反而值得花时间的是看看怎么把backend / infra 的经验和你现在的工作结合起来讲一个有深度的故事。

不要二选一，基础和八股先巩固起来，后续容易跳槽；不要光刷，挑个小方向跑一遍，从数据、训练到 serving，面试里能讲出 depth 的就靠这个。你之前的 infra 底子也别丢，能写 infra 的 MLE 其实比科班 ML 出身的更稀缺。另外先在内部找找 modeling 更重的组，转组还不如跳槽