八一八亚马逊machine learning engineer

對公司來說， 髒活總得找個人來做。但亞麻讓一個machine learning engineer做ops 還有啥鬼mcm也太浪費生命了

有两个title, 一个business title, 全是SDE. 还有一个phonetool的title 就有很多MLE了。

ymsfddevc 发表于 2021-1-4 09:17
不好意思 但这中间一定有什么地方有误解。
亚马逊没有Machine Learning Engineer这种title。 Period。只有S ...

Machine Learning Engineer
这个title在亚马逊是存在的 可能层主你没有遇见过
合作的组里就有挂这个title的

匿名者 发表于 2021-1-4 08:59
看这个描述 我大概和楼主是一个org的..
亚马逊很少有org真的有MLE 广告组可能是scientists太多了 所以MLE ...

亚马逊的applied scientist理论上应该等于狗的MLE，又要做modeling也要做model productionization. 所以AS的pay比同级sde要高不少。只做modeling不管productionization的在亚马逊叫research scientist。
问题是广告org招来applied scientist然后让他们做research scientist的活，这就不科学了。一个组八个人，只有一半人管production environment...

匿名者 发表于 2021-1-4 10:07
對公司來說， 髒活總得找個人來做。但亞麻讓一個machine learning engineer做ops 還有啥鬼mcm也太浪費生命 ...

主要是亚马逊的applied scientist理论上是需要和engineer一样做这些活的，然而现实是这个org的scientist并不做这些事情。但是上面给hc又是按照AS和MLE一起own这些事情来给的，所以导致engineer只能做这些烂活

匿名者 发表于 2021-1-4 10:17
亚马逊的applied scientist理论上应该等于狗的MLE，又要做modeling也要做model productionization. 所以A ...

我猜测楼主组里的as不管productionization大概率是manager的决定有关，除非ads里的所有science team都是这样的。

如果组里的as不想管这些而sde又不表示反对，那manager作出这样的决定也合理。

楼主方便说说是具体哪个产品么？
SP?SB?SD?

gongchen 发表于 2021-1-4 10:22
我猜测楼主组里的as不管productionization大概率是manager的决定有关，除非ads里的所有science team都是 ...

这是个culture问题。没有人真心愿意做这些活，大家都想只build新东西而不做maintainance的活。然而这种事情让AS来做他们会走人。上面仔细想想，还是engineer比较expendable，所以也没动力来改变什么。

engineer当然会反对，就scientist一起oncall这件事情我们从去年4月提到12月。到最后engineer人不够了PM进来oncall顶班scientist都不愿意帮忙。again engineers are more expendable than scientists. 对于老板来说他的压力也只和ship多少model有关，毕竟VP和SVP也只看今年新model多赚了多少钱，所以老板即使有心改变这些也无能为力。

gongchen 发表于 2021-1-4 10:24
楼主方便说说是具体哪个产品么？
SP?SB?SD?

SP。听说SB那边好一点

匿名者 发表于 2021-1-4 10:28
这是个culture问题。没有人真心愿意做这些活，大家都想只build新东西而不做maintainance的活。然而这种事 ...

我觉得你说的这句话是原因，而不是笼统的culture

“上面仔细想想，还是engineer比较expendable”

sde即使表示反对，但是能做这些脏活的sde相对as要便宜得多。那为什么不把脏活给sde呢？sde走了再招就是了