普通后端swe怎么转mle

匿名用户 发表于 2026-9-12 16:30
道理是什么呢？谁一开始没个迷茫的时候，想请教别人呢？

老都条件反射式地这么想问题，应该是没脑子了。

. 1point3acres.com 你饿了，去餐厅吃饭的时候会直接告诉服务员，“给我点吃的塞我嘴里” 吗？

匿名用户 发表于 2026-09-12 16:33:59
你饿了，去餐厅吃饭的时候会直接告诉服务员，“给我点吃的塞我嘴里” 吗？

1. 这两件事的复杂度和信息不对称的程度是一样的吗？拿个破例子当个宝，还以为你自己发现真理了呢。
2. 我不是楼主，只是理解不了这些戾气是哪里来的。如果你有经验，分享你的经验就好了，如果你没有经验，你可以提问来proach。如果都不想帮，我也看不出提这么个问题和“转不了”之间的必然联系。

匿名用户 发表于 2026-9-12 16:30
道理是什么呢？谁一开始没个迷茫的时候，想请教别人呢？

老都条件反射式地这么想问题，应该是没脑子了。

道理就是他这种问法只有上帝和卖课的帮得了他。
迷茫不等于一点儿功课也不做直接伸手

. 1point3acres我觉得不是难不难学的问题，现在背景不match 直接简历拒。我做compute infra，降级投inference infra，直接简历拒。除非你愿意降级到L3 L4身份 or 去小厂 中厂混个2年3年 然后在申 senior MLE。

至于怎么学，把你简历 发给chatgpt gemini，聊一聊，然后看看某书 某英 看他人经验，在结合自身条件去学。如果0基础的话，expect至少半年的高强度学习。

网上的话，别人只能给你 high level的建议，没法给你personalized breakdown action steps。

补充内容 (2026-09-13 08:22 +08:00):
现在计算机知识点太多，包括各种论文 学习材料。虽然AI获取知识的方式更cheap了，但是如何在有限的时间跟精力里 进行高效学习，这事 除非你花钱找个师傅照应你，or自己培养一个学习agent。

匿名用户 发表于 2026-09-12 16:30:12
道理是什么呢？谁一开始没个迷茫的时候，想请教别人呢？
老都条件反射式地这么想问题，应该是没脑子了。

这些人应该就是地理说的那种面试专门黑中国人的毒老中 还觉得自己个别客观伟光正那种

匿名用户 发表于 2026-9-12 14:02
那你说说问什么问题才能转 别在这污染网络环境

现在真想学, 问AI就行了, 连这一步都不愿意, 就直接上网来问, 你觉得是不是不用学了?

匿名用户 发表于 2026-9-12 16:30
道理是什么呢？谁一开始没个迷茫的时候，想请教别人呢？

老都条件反射式地这么想问题，应该是没脑子了。

你现在有个点子, 想干麻, AI都可以帮你开始, 连这个都不愿意, 就来这问, 你觉得呢?

匿名用户 发表于 2026-09-13 07:10:47
现在真想学, 问AI就行了, 连这一步都不愿意, 就直接上网来问, 你觉得是不是不用学了?

Ai肯定是问过 但ai不可信啊 所以才来问人 你不想回答可以不回答 在这阴阳说明内心得多阴暗

匿名用户 发表于 2026-9-13 07:23
Ai肯定是问过 但ai不可信啊 所以才来问人 你不想回答可以不回答 在这阴阳说明内心得多阴暗

你还是没懂, AI 有好几个, 你要不相信某个AI, 你可以都问一遍, 还是你担心的是所有AI都会一起同时间在这个问题上骗你? 伸手党还怪人黑暗, 哈哈哈哈哈哈哈

匿名用户 发表于 2026-09-12 16:39:41
1. 这两件事的复杂度和信息不对称的程度是一样的吗？拿个破例子当个宝，还以为你自己发现真理了呢。
2. 我不是楼主，只是理解不了这些戾气是哪里来的。如果你有经验

普通业务后端直接转纯模型 MLE 确实比较难。更现实的是先走 ML infra 或 inference serving，把后端经验接上，比如模型服务、特征流水线、监控和成本优化。能内部转最好，不行就先做一个真正上线的 ML 项目，把延迟、吞吐和效果指标写进简历，再补 ML 基础和 PyTorch。