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[跳槽] Machine learning engineer 职业发展选择

   
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asianyoungman 2021-5-31 04:55:07 | 只看该作者
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本帖最后由 asianyoungman 于 2021-5-31 05:10 编辑

我是machine learning platform/infra engineer. 懂的ML理论较少,主要是把ML 过程streamline一下,做成平台(或者说做成一个data/ML product)给公司的DS/MLE来用。
做的内容主要是 feature store, feature serving; model training/tuning platform; model registration and deployment system; model serving service; model monitoring system. 主要是把DS/MLE从这些engineering的东西解放出来,使得他们不用自己去搭data pipeline 生成数据,不用自己装package 来train model,不用自己做系统来serve model,不用自己想办法continuously monitor model,能让他们更focus到modeling本身上去。其实还是SWE+Infra+Data+Basic ML
可能不同的公司不一样。.google  и
我自己比较喜欢,主要是觉得每个公司如果要做ML的话,到了一定程度,都需要有这么一套系统,技术比较通用。我个人喜欢的另一个原因是他跟公司的business/product不是直接挂钩,所以不用就着business logic天天吵来吵去(以前在product组,不太擅长非技术性的争论)

我不是太认同“技术栈不会太多更新” 的观点,至少目前来看,我觉得ML platform这个领域还是算比较新,有很多challenge。技术栈的话,都是最新最主流的技术。ML有很多不同的应用场景,有的是offline的,有的是online的,有的是实时training的,有的是batch training的,光feature的就有batch,near-realtime, real-time 这些种类。每一种场景对技术(包括feature,training,serving,monitoring)的要求都很不一样。. From 1point 3acres bbs

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kazumi 2021-5-31 05:40:11 | 只看该作者
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asianyoungman 发表于 2021-5-31 04:55
我是machine learning platform/infra engineer. 懂的ML理论较少,主要是把ML 过程streamline一下,做成平 ...

做MLP短期还行,长期AW或者GG的ML ecosystem就解决问题了,如果没有biz domain的知识,对今后去早期的公司不利。像楼主这种2线大厂,MLE的权力更大,做ML infra的算打杂的组
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Moduli 2021-5-31 05:41:13 | 只看该作者
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两头都做,两头都精益求精。相应的付出会有相应的回报。
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StanleyGY 发表于 2021-05-30 09:32:42
一线大概是Google Brain,deepmind,FAIR可能还有OpenAI。MSR大概一档半。Adobe这种地方基本已经成养老院了,都是烙印。Salesforce是新成立的组,具体什么水平还不
看做啥方向吧 fair和openai基本没人做推荐系统的科研 deepmind也只是套套rl
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StanleyGY 发表于 2021-05-30 09:32:42
一线大概是Google Brain,deepmind,FAIR可能还有OpenAI。MSR大概一档半。Adobe这种地方基本已经成养老院了,都是烙印。Salesforce是新成立的组,具体什么水平还不
如果是去这些部门做 research engineer 呢?
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匿名用户-824ZH  | 添加认证 | 2021-5-31 10:40:21 来自APP
StanleyGY 发表于 2021-05-29 23:17:42
关于转research组,目前一线的AI research Lab一只手差不多都能数过来。我不清楚楼主的publication record,但如果去一线的AI research Lab,顶会顶刊的数
想问问层主,ML infra 是做什么的?不是现在都用aws 或者google cloud 做machine learning ? Infra 都给这些公司做了?
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匿名用户-824ZH  | 添加认证 | 2021-5-31 10:46:04 来自APP
asianyoungman 发表于 2021-05-30 13:55:07
我是machine learning platform/infra engineer. 懂的ML理论较少,主要是把ML 过程streamline一下,做成平台(或者说做成一个data/ML produ
想问问层主,现在ML infrastructure 不是都使用aws 或者google cloud, 其他公司还需要自己搭平台?即使现在搭了,以后不是一样要migrate 到这些大型的平台因为它们的价钱和scalability 会越来越好?
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匿名用户-824ZH  | 添加认证 | 2021-5-31 10:55:10 来自APP
maxims23 发表于 2021-05-30 12:03:56
请问下楼主infra都做哪些啊?我们单位aws全家桶,所以我们infra基本就是写写terraform去config资源,然后就是写config设置CICD的job
同样问大佬,现在不是都用aws 吗?还需要infra? 最多就是维护一下?
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匿名用户-824ZH  | 添加认证 | 2021-5-31 10:57:39 来自APP
每只猫都是天使 发表于 2021-05-30 10:44:03
同是mle的进来点赞,最近想进入swe领域
大佬为什么想从MLE 转到swe?
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maxims23 2021-5-31 11:04:21 | 只看该作者
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匿名者 发表于 2021-5-31 10:55
同样问大佬,现在不是都用aws 吗?还需要infra? 最多就是维护一下?
. 1point 3acres
不是大佬,就是调参侠😅对我们就是aws全家桶,infra就是去plan一些aws资源比如ecs,alb,网络之类的。当我们做一个ml service的时候这些资源都是自己建立的,单位有platform team会监督你如果capacity超标了会alert。
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