方向迷茫，data or softwere engineer?

先介绍一下个人情况，小学校偏管理的data science PhD, 老板是CS做database的，后来老板想做点soft的东西，所以招了我。之前的师兄都刷题很溜，玩ACM，主要做SE，面试无压力。

但我的背景和他们差距很大，还有两年毕业,上过九章算法的基础算法和系统设计班。目前用python刷题，断断续续刷了1年题，目前可以刷过90%的easy 和50%的medium的题，没有准备hard题。日常搞科研也主要python或者R， 学了一大堆machine learning的东西，数学中等水平偏上吧. 不是很上手JAVA和C++.

最近在准备data scientist. 越来越觉得这是个坑。一是职位少，二是供应多，基本所有工科PhD都会申请，结果就是经常简历被拒。三是毫无章法，行不行看运气。朋友建议转行做SE(Software Engineer)或者machine learning engineer (MLE)，软转硬，但感觉自己硬不起来。

现在两条路，A) 要么多撸几篇paper，搞点publication，然后玩玩kaggle，走data scientist软的路线。

B) 或者就强行转硬，弃python上java (都说python 不能做SE, 不知道是不是真的？)。但java这货我日常科研用不到，相当于一心二用，准备起来并不方便。

将来就像能找份像样工作，然后尽情挥霍，每天去中餐馆吃肉，去星巴克喝大号的咖啡。

比较自然的就是去做data scientist, 但这条路很凶险，写不好代码或者不想当码农的人非常多，大量存在于CS, math, statistics, industry engineer, IS等等专业中，有点挤独木桥的感觉。不然就是投入宽广的SE大路，虽然SE人也很多，但好歹路还算比较宽。想请地里的美漂战友们，前辈们指指道路，不胜感激。