[討論] 非本科軟工走SDE還是資料工程/ML

[MakeSITGreat (MakeSITGreatAgain)]

背景：兩年新加坡研究單位軟體工程師經驗，主要在做醫療影像ML，有碰一些前後端和ap
p都是自學

身邊多數非本科自學的朋友都是往data analyst / data engineer/ML 走，目前做的東西
雖然都有碰到一些，但總覺得不專精。想請教，如果最終目的是希望跳到大的軟體公司，
大家比較建議是：

1. 選擇一個領域（Data Engineer / ML )深耕到senior
2. 刷題起來

以上哪種方式機會比較多呢？
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感謝大家的回覆，會有這樣的疑問是因為最近身邊朋友在台灣面試ML/Data相關，幾乎都
是討論過去做的project而已，考leetcode的人較少，這和我在新加坡身邊朋友聽到的準
備方向差很多，才有這樣的疑惑，也有可能是國內主要是FANG才在考leetcode導致的偏誤
。

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 223.139.56.212 (臺灣)
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推 newbout: 刷題跟深耕領域不衝突
→ newbout: 兩個都要
推 obelisk0114: 大公司都要刷題
推 longlyeagle: 都要啦
→ DrTech: 只問機會喔，當然是都學。前端，後端，ML，DL，測試，SRE
→ DrTech: ，DBA，mobile，cloud，edge驅動,，韌體，OS，遊戲3D，全
→ DrTech: 學。
→ DrTech: 要走大公司，何必走熱到爛掉的AI，或data。去其他位置機會
→ DrTech: 更高阿。
推 baobomb: SDE
推 lovdkkkk: 個人覺得走 ML 還是需要練 SDE 的東西
→ lovdkkkk: 所以 SDE 或 ML+SDE
→ lovdkkkk: 原因 多次幫 ML 寫的東西處理各種爆炸的情形的心得
噓 pttano: 甘脆重讀大學
推 hsuchengmath: 看起來英文還可以，那兩者不衝突，可並行執行
→ laosoacj: 只有1的話進不了大公司 只有2的話拿不到資深offer
推 BigCockman: 現在的人都嘛要全會 你有PhD也一樣考你刷題
推 Sketchdio: 這兩者其實不衝突吧
推 Hsins: 你必須先是軟體工程師，然後才是前端/後端/測試/算法/資料.
→ Hsins: ..軟體工程師。
※ 編輯: MakeSITGreat (223.139.56.212 臺灣), 06/15/2022 12:21:22