亚麻的Applied Scientist是不是总体相当于别家的MLE?

工作内容和跳槽去向是不是差不多相当于别的公司的MLE?

亚麻的AS普遍不干engineer的活，有些干成了PM，有些干成了DS，除了极个别少数的是真牛，biz/eng/data/model都信手拈来。大多数的AS都在想着转成mgr带人。所以要我说的话，和别家MLE很不同。

以下仅限亚麻：
AS：能过SDE I coding bar的RS
RS：一般是面AS但是没过coding bar，给降级了；AS和RS不一定是ML相关，但是一定是能做CS research的（或者简单说能在CS的conference上发文的）
DS：非CS、有quantitative/statistics skills的generalist，一般是统计、econ、或者其他理工科专业，通常是做experimentation、metrics、analytics、或者简单的ML modeling（调个包）

亚麻AS的定位还是做研发的（要能创造新方法），一般MLE的定位是ML开发的（一般能看懂paper、能复现paper的代码并且合理adapt并应用到具体工作场景就可以了）。

亚麻现在有专门的mle职位 比如https://www.amazon.jobs/en/jobs/1757936/machine-learning-engineer

匿名用户 发表于 2022-06-07 07:40:59
亚麻现在有专门的mle职位 比如https://www.amazon.jobs/en/jobs/1757936/machine-learning-engineer

New grad好像没有mle？

是mle和research scientist的混合体，as大部分还要写点小论文

亚麻AS（Applied Scientist）在各个job family应该是最高的吧，比同级的SDE要高一些（不显著），比RS（Research Scientist）要显著高，至少5年前刚出来这个职位的时候是这样，好像听说后来很多RS转AS比较随意，有些组对coding要求形同虚设，现在不知道怎么样了

DS（data scientist）不太熟悉，是很早以前的Business Intelligence吧，后来改了名称，也增加了部分ML的要求？

匿名用户 发表于 2022-06-12 19:12:53
实话实说，亚麻的as编程水平不行，不写production code, 只能写offline model training pipeline. Mle 要求写production code, 自己tr

弱弱的问一句模型deploy需要很多代码吗？我的理解，deploy逻辑是可复用的，另外请问deploy还包括模型裁剪吗？

匿名用户 发表于 2022-06-12 19:08:54
以下仅限亚麻：
AS：能过SDE I coding bar的RS
RS：一般是面AS但是没过coding bar，给降级了；AS和RS不一定是ML相关，但是一定是能做CS research的（或者

AS跳槽能去什么对应的岗位？