MLE / Applied Scientist 聊聊你们日常的一天

9点： 看看slack, calendar。 打开Claude code, 查看昨晚起的Job有没有结果. 讨论 failed 的job处理方案. 新开一个session， 把要试的一组新signal跟Claude讨论一下具体实现，大概半小时， 然后剩下的都交给claude从coding, test，self-review 到 deploy, trigger training。
10点： 开会，喝水， 上厕所
11点： 分析a/b test， 有个topline metrics 两天前突然掉了。把数据及上次实验分析模版发给claude, 让他分析并生成报告。
12点： 吃饭
1点半： prod deploy pipeline fail掉，让claude fix并且盯着，每10分钟看一次，有问题报给我 （如果是非prod pipeline会让claude 自动修复）。
2点有点困： 开会或者上会网走走神，看claude各个session的结果
3-5： 让Claude读过去一周领域相关的论文，筛出几篇，我再大概筛一下选2-3个，讨论应用到我们model的具体设计，生成Prompt。我把prompt copy 到训练模型的harness，coding不管只等着1-2天后看结果。
5-6点：下班
这中间会穿插着slack,及一些临时来的活。有时晚上也会盯下job。我已经很久没打开过IDE了。

一天就开一个会？ 那你这model scale肯定很小啊

我才刚mid level，确实觉得做工程的时间很少，都是给ai探索了，但是还是要花时间看懂AI的idea和方法的，而且和别人对齐需求和方法，还有写文档的时间更多。我这还不涉及到自己找scope，基本都是TL给我很明确的需求。

我看着lz写的，寥寥数语带过的部分反而是我工作中最复杂的，比如跟AI“讨论 failed 的job处理方案”，“开会”（重中之重），“让claude fix”（这个需要去自己检查一遍他给的root cause和修复方案，尤其是fail部分牵扯到不是我们组own的东西，因为我要摇人，自己得先懂需求才能沟通）。

有AI后，线下迭代模型确实是最简单的任务了，单纯抓线上stats、metrics也不难（当然讨论解决方案是需要斟酌的）。我们经理还在推进自动化模型迭代的pipeline，说能大幅给eng减workload，我就很不感冒，像你说的开AI tool自己跑也完全没问题。

我一大早就把任务安排给Claude，这样不用傻等着。剩下的时间就是摸鱼 和 跟人扯皮。

那些说做不到的，单纯自己太菜。

什么公司做到这种程度了？还是说model和product比较简单？

看着很不错啊

匿名用户 发表于 2026-10-28 22:20
一天就开一个会？ 那你这model scale肯定很小啊

Billion 级别吧。我个人原因，确实开会比较少。你平时工作什么样的

匿名用户 发表于 2026-10-28 22:32
什么公司做到这种程度了？还是说model和product比较简单？

data pipeline 比较简单吧，主要是都整合到一起了比较好维护。 model 还行。 那你们的日常是什么样的

匿名用户 发表于 2026-10-28 22:20
一天就开一个会？ 那你这model scale肯定很小啊

主要我们没太多扯皮的事，整个公司以model 组为核心，需要其他team支持什么基本都是秒回复。

匿名用户 发表于 2026-10-29 14:12
主要我们没太多扯皮的事，整个公司以model 组为核心，需要其他team支持什么基本都是秒回复。

那你们culture还是很healthy的。某厂就暴力实验，天天stand up。

上班。
看claude写的报告，问几轮问题，踹一脚那几个agent。
开会，途中溜号儿回消息+踹一脚agent。
吃饭。
开会，途中溜号儿回消息+踹一脚agent。
看Claude写的报告，问几轮问题，设定好晚上的目标，踹一脚agent
下班
吃饭带娃
偷窥一眼agent，出岔子了就加会儿班
睡了