每天对着亚麻的tech bar掉下巴

谢谢LZ 分享，小弟一开始接触公司tech stack 心里也是很多想法，但是这也是你升职的机会！ 大家一起加油！

亚麻的DS的bar太低了，谁都可以做DS🙃

这些人的存在都是job security，要是全组都是牛人，pip就没那么好过了...

本人亚麻SDE， 我们组特别抠细节。 虽然我很感激和赞赏这种吹毛求疵的态度，但是我们组作为client，用别的组写的屎山。别人写屎山的组都没考虑这么多，我们就算考虑了，也无能为力啊。

我觉得作为用屎山或者屎山上堆屎的下游组，一方面被要求要用已经封装好的屎山避免自己重写轮子，同时还要考虑很多细节，臣妾表示无能为力啊！这不就是在屎山上雕花么。

亚麻屎山和深坑真的非常非常多！

小心不要跟老板说，或者跟组员抱怨，不然就99%几率进focus然后pip。我就是这样被干掉的，学会了很多political sophistication。 想待下来继续拿大包，就只能忍气吞声，只能正能量输出！呵呵

这感觉才是对的
俺麻从来都没高大上过

hhhhhh, 受教

我和楼主有类似的经历。不过我是在pharma，只伺候内部组。

之前在小startup待过，数据真是混乱，目标经常换。为了提交新药申请，老板会自己改数据，改算法，直到满意。他自己不懂，但是会亲自上阵在白板上给其他组介绍我们如何实现他们的需求，然后手机拍张照发给我们，让我们去实现他白板上那些无法实现的idea。

后来我跳到了一个大pharma，以为终于不用面对这一切了。里面的人也更专业。我真的是太天真了。大厂真是有过之而无不及。

管理数据Vendor的大妈会说自己有data scientist role；MBA说自己是做AI项目的（这个你硬较真还真没毛病）；在AWS上setup了一个其他公司ML产品的，说自己做了一个AI项目（我问他你用了一个什么Model，他问我什么是Model）。各种牛鬼蛇神层出不穷。

更糟的是这里的数据都很有历史，夹杂着政治斗争和各种drama。这些都是从病人身上获得的，用来研发新药的数据！你想做点啥，你面对的人都是有5+年的公司老混子，不知道当年曾经发生了啥。当然这些数据和项目落在自己手里，你会慢慢知道的，因为它就像是屎一样：你无法完全clean它，还会被它臭到。一个项目更是各种manager，director进进出出，自己没有相关背景，听了两句就会在后面management会议上给意见，左右项目进程。

“成年人只讲利益，不讲对错”。想想自己如果得了病没药治，或者药太贵用不起的时候，药企这帮孙子也是这样想的。

毕竟不是职场老鸟，不知道这是不是职场常态。如果是，那只能直讲利益了。

补充内容 (2023-01-29 06:43 +8:00):
我面过Amazon，为了避免跳入同样的环境，我用Amazon自己的Principal，问了面试的人问题。他们答的并不好。

同感，待过两个大厂

在第一个公司做model，不work的时候直接hard code logic进去，A/B test过程中改model和数据，为了beat baseline。对外宣称model高大上，其实就是if else，model表现好不好全靠嘴说。问model细节就含糊过去，说是AI model，天机不可泄露。这并不影响credit，因为hard code logic可以保证不出错，对于好不好，确实也能在某些metric beat baseline。

第二个公司做model明显正规了很多，但很多时候也是瞎搞，数据也是各种错，你问一些人问题，他们根本都不知道。学到的最重要的两点是：1. 不要承认自己错了，即便是错了也要转移大家注意力。2. 不要承认自己不会，一定要显得自己知识渊博。组里老油条最不关心的就是model，更关心自己跟其它人的关系，级别更高的人的看法，有没有credit。当然model也是那种nice to have的那种，主要optimize user experience，当然因为online表现一般，搞了很久也没上线，但技术高级，老板喜欢

我觉得这个跟项目有关，如果你做的东西是核心业务，直接牵扯到P&L，那各方面都会细致一些，但也不能保证就一定很完善。如果你做的无关痛痒，有没有都行，model好一点坏一点没所谓，那你就可以瞎搞了，好坏全靠嘴皮子。想靠真正的实力吃饭，可以考虑转trading，work不work，trade一下就知道，但到时候你可能又觉得瞎搞也挺好，何必如此认真

是不是楼主自己组的问题 面对客户的产品这边 感觉还行