MLE还是SWE，1月被裁新上岸小白求今后职业建议

楼主在一个start-up工作了2年+，team很小，工作内容基本都是ML项目，但都是一些传统模型。今年1月不幸被裁，4月上岸了一家更小的startup，title是MLE，现在的工作主要帮着implement公司现有的model、push to production，之后也会有新的model让我去做，但都是一些传统的ml model。

因为现在的公司目前也不能办绿卡，而且我觉得自己不足的地方还挺多的，还是希望可以加入一个更成熟一点的team学习，所以也并不想在现在的公司待很久，还是想要明年找一个大点公司的工作，所以想听听地里朋友的建议和经验，我在这一年里可以在哪些地方努力提高一下。另外，我觉得MLE这一块真的是僧多粥少，觉得自己的学历、工作经历、还有个人能力和很多人比起来也不是很有竞争力，所以也想问问大家对转SWE是什么看法。


说一下楼主具体的情况吧，我专业是information systems，当时想着要做ds，就去ds那边修了些ML相关的课，也有修一些cs的课。在之前没被裁的时候就有想过转码，所以现在也在part-time上gatech的cs online master，想要完善下自己的cs基础。当时master毕业就想找ml相关的工作，愿望很美好，但实际找工作的时候才发现上岸好难，都说女生找tech工作容易，我是一点没感觉出来，当然也可能是自己实在太菜了。

最后上岸了一家小startup，title是ds，工作内容基本都是ml项目。因为公司很小，只有一个data team，所以做的项目都是对公司比较需要的，做的东西还挺有impact。也是因为team小，所以每个project从开始到train model到implement都是我们做，我虽然很junior，但参与度都很多。另外组里也有一个很有经验的人，我觉得和他工作的过程也学到了很多东西，不足的地方可能就是我们都是用一些相对传统的模型。当时我对职业就有点迷茫，没太想好下一份工作要做什么。当时想着MLE竞争还是挺激烈的，phd浓度过高，岗位又少，自己学历、工作经历、和个人能力和其他人比起来都平平无奇，觉得自己可能下一份比较entry level的工作也许可以勉强找到，但也怕很快就做到头，遇到瓶颈了。走analytics track觉得自己也没有相关经验，而且我还是觉得写码更让自己快乐，还是想做engineering一点的工作，所以当时就在犹豫要不要转码，就申了gatech的omscs。之前公司的老板也不错，组员有什么感兴趣的project他都很支持我们去做，我当时1on1也和老板提过想多做些swe他们的工作，老板也同意，我想着可以做一些swe他们的project，这样之后如果要转码也有相关经验。这也是前两年大厂疯狂招工，我完全没考虑换工作的原因，不过也可能找了也找不到。

可谁成想天有不测风云，我1月底被裁了。我本来的打算是在之前的公司拿到i140，工作经验再多些，下一份可以找一个大点的公司安安心心的待个几年，提高能力并且升职加薪。可现在突然被裁，解决身份就成了最重要的问题，转码是不可能了，所以这次找工作还是围绕ds去投。我觉得投简历面试的过程也是认识自己的过程，其实我投简历回复的情况还算可以，我几乎都是自己海投的，回应不算很少，有大一点的公司Apple、Uber、Walmart有回复，也有一些名气没那么大的，还有一些startup有给面试机会。不过我投的MLE给我面试的并不多，就只有两个，一个是我现在加入的这个小小startup，还有一个大一点的公司但是最后没拿到offer。其他有2个纯analytics岗都是面试一轮游，剩下大部分有回应的都是model+analytics这样的岗位，对engineering要求不是特别高的。最后选offer的时候，因为我还是想要留在同一个track上，觉得现在加入的这个公司工作内容和我下一份想找的工作更相关些，所以就选了现在这个公司，也不知道是不是选对了。

现在的问题是，考虑到我这个MLE面试回应不是很多的情况，我也不知道问题出在哪里，不知道大家有什么建议，我接下来这一年可以做些什么更好的去准备，在现在这个公司我有什么样的project或者skills可以去做。另外，大家对转码怎么看，如果只是上了gatech的那个cs项目，也没有swe的工作经验，能转吗？大家觉得对我我的这种情况，转码是不是更好的选择，我主要是怕做mle岗位机会太少竞争太大，怕自己找不到好工作或者没做两年就瓶颈了。谢谢大家！

补充内容 (2023-05-03 12:30 +08:00):
我看到有些朋友说MLE就是SWE了，我的帖子可能没说清楚，我的意思是要不要转去非ML相关的SWE，因为我觉得backend SWE工作岗位似乎更多些，也不像很多MLE岗prefer PhD。就像下面有朋友说MLE不同公司不同组工作内容和要求也不太一样，所以也想听听大家意见，像我这样学术背景不是很强的，如果之后还是做ML相关的岗位，走哪个路线比较好、应该侧重提高自己哪方面的技术，比如是要做ML infra、modeling、还是SWE ML之类的。还有像我这样的工作经历，要做些什么可以让自己下次找工作更有竞争力些。

谁给你offer，谁的钱高就去谁家。不用想这个。
SWE如果懂MLE的话，肯定要比不懂MLE的值钱。
当你做到一定级别之后，MLE和SWE的都要很懂。
比如说如果有你机会做到L6 - L7，如果做为SWE你不太懂MLE的事情，或者你做为MLE对SWE在做什么都不懂，我觉得不太可能有机会到L6，L7了。
几年前我看到的情况，一个公司同一级别的SWE以及头衔是MLE的SWE，年薪可以差半个级别。

希望我的经验分享能给你一些帮助。

楼主的情况我有一些建议和看法，供参考：

在现有的小公司，可以尽量争取更多的机会和项目，从而积累更多的经验和技能。你可以主动提出想要参与更多的项目，以提高自己在工作中的技术实力。

提升自己的技术水平。你可以尝试学习一些最新的机器学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，以及深入研究一些先进的模型和算法。了解这些知识对于增加你的竞争力是很有帮助的。

考虑参加各类机器学习竞赛。通过参加类似Kaggle等平台上的竞赛，你可以锻炼自己的实战能力，并有机会在竞赛中脱颖而出，从而吸引更多的公司关注。

对于转码的问题，根据你的描述，你的背景和工作经历在MLE方面有一定的积累。在完成Gatech的在线计算机科学硕士课程之后，你的CS基础应该会得到很好的补充。虽然没有SWE的工作经验，但是你可以通过参与一些开源项目或者自己做一些小项目来积累经验。这样在求职时也能展示你的技术实力。

关于MLE路线选择：针对你的背景，我建议你可以关注ML infra、SWE ML等方向。这些方向对学术背景的要求相对较低，但依然需要一定的机器学习和软件工程能力。你可以通过学习相关课程、阅读文献以及实践来提升自己在这些领域的技能。

建立一个良好的职业网络。通过参加各类技术交流活动、社群等，与业内人士建立联系，获取更多的信息和机会。这对于你寻找更好的工作机会是非常有帮助的。

总之，我觉得在现有的MLE基础上，不断提高自己的技能和知识，扩大自己的人际关系，是你在职场上发展的关键。当然，如果你觉得转到非ML相关的SWE更符合你的兴趣和发展方向，那么请勇敢地去尝试。只要付出努力，相信你会找到属于自己的发展之路。祝好运！

匿名用户 发表于 2023-05-02 21:46:37
现在小startup 找mle/ds之类的多嘛 请问可以内推吗

我现在上岸的公司没有hc了，所以没有办法内推了，不好意思没办法帮到你。我觉得还是有公司招人的，我当时就是海投，最后被reach out的大公司小公司都有。我申请下来的体会是，你之前的工作经历和你申请工作的相关性很重要，尤其是小公司可能更看重这点，就是你简历上有相关的经历就会很加分，比如他们做marketing相关，你之前做过，他们要做NLP，你之前做过，因为小公司希望你马上就可以上手做事。所以如果面试少，可以看看是不是简历写得不好。
我觉得主要还是要多投，我2月一整月一直到3月中都在投简历，除非准备面试实在忙不过来，基本每天都会投，3月中之后感觉应该会有一个offer了，就投得少了。每天收据信，但只要你投得多，总会有面试邀请。如果着急上岸的话，一定不要挑，看到岗位就投，还是会有回应的，我当时投简历的时候完全没想到这会是我的上岸公司。一定不要收到拒信就灰心丧气，收据信是正常的，要把每天当作新的一天去投简历。当然如果能直接联系到hm更好，如果海投回应不多，也可以试试linkedin去联系相关岗位的hm或者hr。祝你早日上岸！

不懂就问，MLE 不写代码的吗？怎么还需要转SDE

Mle本身不就是sde一个分支嘛……

我在一家digital media的厂，title也是MLE。平时做的其实更像SWE。

我的理解是MLE用到的代码都是Python之类的，例如调用OpenAI，不像我们SWE接触的都是成熟的工业框架，例如Spring，gPRC，Restful，Soap之类的。

每家公司对MLE的定义不一样。有些更像是applied scientists, 有些是做ML infra的SDE，有些是做ML相关的SDE，有些是会DE的DS等等

misha55 发表于 2023-05-02 20:04:00
Mle本身不就是sde一个分支嘛……

我的意思就是要不要不走ML track了，因为感觉ML相关有点卷啊。

匿名用户 发表于 2023-05-02 21:00:33
每家公司对MLE的定义不一样。有些更像是applied scientists, 有些是做ML infra的SDE，有些是做ML相关的SDE，有些是会DE的DS等等

是的，我就是在想要不要别再做ML了，感觉ML岗位数量少又卷，是不是做其他SWE更好些。如果还是做ML相关的工作，不知道应该往哪个方向走。

现在小startup 找mle/ds之类的多嘛 请问可以内推吗