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[选组选Offer] 微软Software Engineer VS Data Scientist, New Grad Return

|只看干货 |选组选offer, 求职(非面经), microsoft, 码农类general, 工作信息

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2020(7-9月)-CS本科+短暂实习或全职不超过3个月 | 实习ReturnOffer|Greater Seattle Area 码农类General全职@Microsoft

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回答的都会加米!谢谢大家!本科是CS+Stats。我是这个summer在微软Azure下的一个Data Science组做的Software Engineer Intern。在实习中途manager和mentor都有问过我对于data science怎么看。我当时不太了解DS,也没怎么接触过做DS的人,所以就如实说对这个field感到比较有兴趣但是没有怎么了解。后来拿了SWE的return offer。昨天recruiter约了一个电话,我还以为是叫我速签offer,但是告诉我manager说想让我start as a data scientist。我问他如果做DS包裹会不会变大,他说估计不会也是59做起但是他可以去问问确认下。当然他说如果我想title是SWE也完全没有问题,尊重我的选择,或者我还可以做data engineer,都可以。我很喜欢我的组,所以估计签是肯定准备签了,但是我对data scientist和data engineer具体工作做什么,career trajectory怎么样,工作稳定否之类的问题什么都不清楚。在此就想问问大家对在微软做swe vs data scientist vs data engineer怎么看,长远地看哪个career可以走的更远,想跳到google或者fb这样的position多吗?我以后如果有机会还想试试跳到Hedge Fund做Quant Research之类的,请问之前data scientist的经历会有帮助吗?我一个朋友和我说data scientist和data engineer的demand比较少,需求不像swe那么大,被fire了不一定好找工作。我还有一个朋友说ta觉得ds和de对很多公司更像是奢侈品,不是必需品,是锦上添花的效果。ta举例说比如airbnb之前裁人就先裁了data scientist。我之前网上看到一些人说swe转ds可以,但是转回去就不容易了,swe更flexible一些,以后选择更多一点。请问大家怎么看呢?

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据说DS在公司占的比例远不如SDE,所以DS会更累一些。我觉得最好跟你的hiring manager聊一下,问问不同的title在组里的role, job responsibility, expectation有什么不同。既有助于你选择,也能更明确将来manager对你的期待是什么。

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Fake/Random 2020-10-24 09:11:40 来自APP | 显示全部楼层
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我在一家中厂的AI部门做DS,一个人对接2个SDE、5个MLE、1个coop,再加上老板。我感觉我既是DE,又是DA,又是SDE,偶尔也是MLE,啥都做,活儿漫漫无边。DS和SDE一个明显的区别就是,SDE着眼于一个具体的问题,而DS有统筹规划纵观全局的责任。这导致SDE的impact很好量化,而我的impact却很high-level,需要好好思忖才能概括。我们组大部分engineer都是纯CS,他们觉得我干的事儿不technical,但是senior management却很喜欢我high-level的描述,觉得好理解。

另外你看一下美国劳工局的官方数据,SDE目前140多万,每年26%就业增长直到2026年。而DS属于数学家/统计学家,好像目前是40万还是14万,每年9%增长直到2026年。DS不管是薪资还是就业数量,都远远不如SDE。. check 1point3acres for more.

DS入场的人太多了,却没有足够的坑去接纳,而且大家都还在摸索DS到底是啥,能带来什么样的价值,所以目前DS的晋升通道还在探索中,没有SDE明确。

【建议】接SDE的title,对老板表示希望以SDE工作为主,可以承担部分DS工作。这样的话你的工作内容可以包裹老板的期望,而你的title能保证以后自己的发展不受局限。一方面如果你想继续走SDE的IC路,easy。另一方面,SDE转DS的难度远小于DS转SDE。

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zhanym0981 2020-10-23 14:15:03 来自APP | 显示全部楼层
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个人感觉別选data engineer,impact不是很大

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hwwlcc 2020-10-23 14:55:45 来自APP | 显示全部楼层
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你朋友和你看过的信息都是一边倒,楼主有啥好纠结的呢?看看今年swe和data scientist的工作机会就明了了。除非你真的对那个方向做了了解之后还非常感兴趣!

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 楼主| mercerchen99 2020-10-23 15:17:56 来自APP | 显示全部楼层
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hwwlcc 发表于 2020-10-22 23:55:45
你朋友和你看过的信息都是一边倒,楼主有啥好纠结的呢?看看今年swe和data scientist的工作机会就明了了。除非你真的对那个方向做了了解之后还非常感兴趣!
谢谢回复!主要我和我那些朋友都不认识做ds的人,大多是自己的主观判断,所以来问问大家。
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xiangyuerw1 2020-10-23 17:31:15 来自APP | 显示全部楼层
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我在毕业之初对你这个问题也有过思考。三年swe的路下来,软件实现能力大大增强,对于现在常见的ds project的架构方式不陌生,而且理解的很好。但是确实ds 算法那块没有专攻,而生疏。日常工作中有很多来需要处理service log信息(偏大数据)以便debug系统问题,和数据库的操作,以及有时参与sevice health dashboard的创建,依然会加深在数据如何被interpret成有用的信息从而产生impact方面的理解,算是没有完全跟ds断绝联系。

设想下如果我现在要想转行做ds的话,ds 算法方面得重新补起来,但是对于ds project的系统架构,各个microservice之间如何communicate 等等很有信心。我有信心的这部分不知道是不是偏向于data engineer。

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Rayooxx 2020-10-23 17:48:18 | 显示全部楼层
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你那是data scientist,还是data & applied scientist? 做分析的data scientist就拉倒吧。如果是做ml的data & applied scientist想去做sde随时都可以。

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 楼主| mercerchen99 2020-10-24 02:00:32 来自APP | 显示全部楼层
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Rayooxx 发表于 2020-10-23 02:48:18
你那是data scientist,还是data & applied scientist? 做分析的data scientist就拉倒吧。如果是做ml的data & applied scientist
谢谢!了解了。我觉得这样我放心点,因为之前看组里的ds都是在做ml的东西很多在做nlp的内容,我都不是很看得懂…
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saberS 2020-10-24 02:34:01 | 显示全部楼层
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maxentropy 2020-10-24 02:43:50 | 显示全部楼层
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大公司如微软和狗,ds做的东西可能都非常复杂, 不能一概而论。既然你在你们组做过实习,应该也知道他们日常工作是什么吧。我个人的意见也是,ds里的analytics路线是比较无趣的(这个靠个人兴趣,如果文商科感兴趣的人可能对这个更感兴趣一点,我自己也是统计cs出身),但ml和dl的组可能比较有意思,我就知道狗家有ds在research发paper。至于hedge fund也有跳出去做的,我知道一个跳去two sigma做quant的ds,如果以后想去quant那肯定是选ds,sde去了quant也是二等公民(不过我感觉quant很多都PhD学历吧?)。如果你不排斥天天写纯代码,那么sde的确是最优解;如果你只对ml感兴趣,那么这个title其实没那么重要,重要的还是你老板给你安排的角色,MLE DS都可能做些ml模型。

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