活跃农民
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2021(1-3月)-DataScience/Analytics硕士+1-3年 | Other| MachineLearningEng全职@小公司
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最近遇到了一些疑惑,想听听大家的意见。. 1point 3 acres
-baidu 1point3acres
【个人背景】
ds专业毕业后在一家很小的startup做ds,ds团队初建,什么都要做,个人负责过比较大的项目是etl和ml pipeline,持续了一年,比较偏de和mle的。工作一年多,渐渐发现,自己很喜欢偏engineering的事情,喜欢build tools,写pipeline,对需要有domain knowledge的analytics不是很感兴趣,对所处的行业更不感兴趣。和老板也交流过这个职业规划,老板同意我走data/ML engineering的道。所以我渐渐远离ds做的工作,不太去做前期分析数据,做one off 模型;而是做写工程代码的活比较多。最近有一个问题就是data pipeline写的也差不多了,一个deploy 好的ml pipeline 也很稳定,ds们转向了别的领域研究,我作为组里唯一的engineer就没有事情做了,毕竟要deploy的话得等ds把模型做出来,然后他们还是前期的R&D阶段,所以目前我只能做一些维护pipeline的活,一对一的时候和老板提过要想想下一个目标的大活,但是一直没有实现,感觉老板很忙,要管的很多,还没想出让我做什么。客户的话也没有很大的需求,所以对ml pipeline的使用也不多。
这个没有大活可以做的情况已经持续两个多月了,手头还有小活在做,但是感觉没有很大的impact,在组里也慢慢失去了存在感。老板之前画过饼,参与之后的实时预测的项目,但是那个还在很前期的研究阶段,sde组还在做R&D,不知道什么时候可以轮到我们ds组。
【我的应对】. .и
有一点消极的就是我拖慢了一些工作的速度,因为怕快速做完后就没活干了,所以选择慢慢做,这些活本身也是没有DDL的,所以拖了一点时间。意识到未来可能项目的欠缺后,决定准备跳槽,所以当时就开始刷题准备面试了。另一方面,特别害怕老板fire自己,也有点不好意思,老板对自己还是很信任很不错的。
..
【我的问题】
- 我觉得比较好的做法是积极面对困境,和老板积极沟通,积极想想能够为团队做些什么。但是我真的想不出在mle和de方面可以怎么帮助团队了,因为这方面经验也不多,想听听大家的点子,有没有可以找寻的项目去做。
- 跳槽的准备还是要继续,感觉做de/mle还是需要去项目多的公司,比较成熟的公司,小公司起步阶段,前期对数据的分析,对问题的理解都需要大量的时间,等需要deploy模型,还不知道什么时候;而且数据源也不复杂。不知道我的理解对不对。
- 工作中也是慢慢发现自己不喜欢而且不擅长做分析,做分析需要很强的domain knowledge以外,还需要很大的自信心,分析本身是没有对错的事情,所以关键的是你如何切入问题分析且说服别人,让别人相信你。我尝试了之后,发现真的不喜欢,也无法逼自己去喜欢。而写代码貌似就是对就是对,错就是错的事情,pipeline跑的出来,跑得快,高效就是好,比较容易把握。我也享受别人使用我写出来的工具得到方便的快乐。这也是我想做engineer的原因,所以跳槽的准备也是向de/mle靠拢。
自己思考这个问题很久了,也问了一些朋友,都还没有好的解决办法,期待大家的回复,我会加米,不胜感激!.
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