Data Scientist vs. Software Engineer - offer

Megan avatar
By Megan
at 2019-12-30T09:21

Table of Contents

看了這篇文有些感觸 身為在灣區某廠算法組常跟一群Econ PhD DS打交道的人想給些
回應,順便拋磚引玉。

先回應問題:建議挑長期個人興趣所在,短期市場熱度會過去
還有你是否想長期待在美國,挑選非相關專業未來H1B會有風險
STEM OPT還會多久不知道(如果Trump連任) 綠卡現況也不明朗

至於DS vs SWE,
我知道的DS,無論哪個track都得做dirty work (data)。你得有些心理準備

在越偏算法的組,只要exp + deployment + monitoring infra不夠好的地方,DS
跟其他算法專精的人矛盾就越大

我建議無論你選擇什麼,最好都稍微了解eng的語言。DS最終的目的是幫忙產品
deliver.做做分析推論, reg, 設計實驗很少有其他組或上層care. 但若能直接
impact 產品策略,甚至幫助eng加速ship,這是很有價值的

最終公司看得就是你的delivery, 有什麼入production, 有什麼impact.

好的DS特別會講故事,並且很懂得產品策略,有非常大的權利影響OKR
。他們對於數據的掌握度很強,也知道什麼應該claim. 這點其實我很羨慕

我認為產業的大方向就是強化experimentation相關tooling. 未來非modeling的
DS應該會供過於求。然後ideally alg/modeling ds都要有一定程度的自幹能力
未來幾年org架構應該會有相當的改變。跟一些DS帶班子的聊過,只要有一些
團隊內有一定CS基礎的大都跟我的觀點相近。

SWE技能樹很廣,New Grad考個LC沒什麼。或許grok system design可以幫你跳公司
但senior以後的成長還是操之於己。以自修為考量,DS跟SWE都可以花很多時間進修
SWE的純wlb是有機會差的,這個var可能大於DS.

關於轉行,很多東西必須會reset.假如以前沒有什麼coding經驗,你必然得比別人
多花很多時間投入。

關於Soft skill, 無論哪個專業到某個階段這就是個必修。除非你很有自信在北美
IC track單幹。

再關於轉行,不建議小瞧management consulting track, 感興趣就儘早投入


※ 引述《deniel367 (dann)》之銘言:
如題所示,我感覺我最近站在一個人生交叉點,是時候做出選擇... 但身邊較少人有相關
經驗,想請教板上前輩們。

前言:
我目前就讀北美類似DS碩士一年級,預計2021春畢業,沒有正職工作經驗,大學背景是統
計。目前拿到兩暑期實習offers,一個是做swe (非FAANG的大廠 return機會高),另一個
是做ds (小銀行 return機會不高)
(ds在每家公司都有不同定義,但這篇的ds我定義為ds-analytics,主要是做統計推論、
少量的建模;swe的話姑且定義為general的,不細論前後端之類的,還不知道自己會被分
到哪個組。)

問題:
主要是我不確定要接哪個offer,更精確地問題是... 我不確定未來要往哪個方向走。如
果我要往ds走,我應該會接ds offer

DS
pros,
1 工作內容我較熟悉、喜歡
2 和過去所學較相關,準備了很久,不繼續做感覺有點可惜...
3 以長遠來說,DS較容易轉職(?) 下方會有更詳細說明
cons,
1 正職平均而言 薪水還是差了sweㄧ截,除非是在非常data driven的公司像是Airbnb, N
etflix
2 非常難專精的領域,技能樹容易長得很寬但不深,常感覺學得不踏實...往上發展可能
相對不易,且工作成果難量化,需要靠我不喜歡的軟實力...
3 需要跟來自各領域的PhD競爭...

SWE
pros,
1 找工作的話,個人感覺比較好準備 主要靠刷題
2 聽說比起DS需要研究的數學統計,SWE的知識點相較容易掌握,生活可能比較可以平衡
,下班後較多自己的時間
cons,
1 相對不太熟... 而且我統計學了很久,一直覺得放棄有點可惜QQ
2 聽說可能有中年失業問題,再加上我本身不是一個很愛追技術的人,擔心中年後的路不
好走。未來有考慮轉成類似顧問、管理職。感覺DS因為看了比較多商業面的東西會比較容
易轉。

概括而言,我是比較喜歡做DS的工作,喜歡從挖掘數據中得到商業結論這個過程,但心中
一直有個檻過不去,就是總感覺DS的職涯發展需要靠許多軟實力、運氣、業界風口...等
等許多我沒法掌握的因素,讓我感到很不安全,SWE的好處感覺就是可以很專心在一件事
情上。
即使我列下了許多pros & cons,但我還是很難決定,甚至也許這些pros & cons 有講錯
的地方,或是其他我沒考慮到的重要因素,如果有前輩們可以指點迷津,那真是太感謝!



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All Comments

Lydia avatar
By Lydia
at 2019-12-31T03:40
刷題找sde 吧
Quanna avatar
By Quanna
at 2020-01-03T02:15
DS難道就不會中年失業嗎...
Barb Cronin avatar
By Barb Cronin
at 2020-01-05T08:55
SWE
Sierra Rose avatar
By Sierra Rose
at 2020-01-05T16:19
還是swe吧~
Sandy avatar
By Sandy
at 2020-01-09T20:01
摻在一起當Data Engineer (誤
Donna avatar
By Donna
at 2020-01-10T13:10
推 有類似的心路歷程,也蠻好奇大家的看法的
Charlie avatar
By Charlie
at 2020-01-11T19:28
很多強的swe也能做modeling/ML/analytics, 相較之下DS還沒
可以大於等於ds也是swe薪水更高的原因
Andrew avatar
By Andrew
at 2020-01-16T17:49
見過可以把東西做超過prototype的...個人覺得swe skill set
Iris avatar
By Iris
at 2020-01-20T22:15
至於軟實力 兩者都需要 跑不掉的
Franklin avatar
By Franklin
at 2020-01-25T07:03
想問樓上。那這樣ds有啥價值,都可以被swe取代了
Dinah avatar
By Dinah
at 2020-01-30T03:04
ds的確需要統計底 但我想說的是厲害的swe這些技能也是有的
我的swe同事就是個stats phd, 也有剛畢業的ds
ms, 但
在業界除了統計與數學
外有hands on的技能才能讓你最大化deliver, 我覺得那才是強
的swe真正的價值 畢竟現實世界過於複雜幾乎任何統計模型的前
提假設都
不成立 你還是得try and error才能去驗證你的model和hypothe
Margaret avatar
By Margaret
at 2020-02-01T02:22
sis可不可行
Gary avatar
By Gary
at 2020-02-04T02:15
喜歡ds不能再找?還有時間就找吧
Gary avatar
By Gary
at 2020-02-06T07:08
一個是看你有沒有要唸 PhD, 沒有 phd 的 DS 應該算是 d
Carol avatar
By Carol
at 2020-02-08T14:25
ata engineer
Jacob avatar
By Jacob
at 2020-02-11T06:03
做你喜歡的吧,不喜歡的東西,久了你會更迷失。做sw e
新東西也是必要的。
Barb Cronin avatar
By Barb Cronin
at 2020-02-14T22:39
ngineer除了刷題,要再進階你說的軟實力或是不斷學習
Edward Lewis avatar
By Edward Lewis
at 2020-02-19T12:25
https://1o24bbs.com/t/topic/7618
Doris avatar
By Doris
at 2020-02-21T20:49
上面這篇文章可以參考一下,作者也是ds專業但找不到ds工
作,跳去swe的
Kristin avatar
By Kristin
at 2020-02-22T01:05
我自己也是像你一樣的問題,畢竟做data僧多粥少門檻又
高...
Elizabeth avatar
By Elizabeth
at 2020-02-26T20:30
https://www.zhihu.com/question/278539797
Jake avatar
By Jake
at 2020-03-01T18:21
https://zhuanlan.zhihu.com/p/43063866
Suhail Hany avatar
By Suhail Hany
at 2020-03-05T03:48
建議你可以多上「知乎」這個平台,這裡有關ds的資訊非常
豐富,看得超過癮,對於職涯分析也是一針見血,可以參
考一下!
Queena avatar
By Queena
at 2020-03-08T22:56
之所以會有swe也能做ds,單純是因為swe薪水較高所以
兩個都會做的人看錢就選了swe
Kristin avatar
By Kristin
at 2020-03-13T01:00
反向選擇的人較少,所以才比較少看到ds的swe技術也很強的
Enid avatar
By Enid
at 2020-03-16T21:40
原po可以試著當這個少數人或許能走出自己的一片天
Lily avatar
By Lily
at 2020-03-19T20:37
推推
Xanthe avatar
By Xanthe
at 2020-03-21T23:58
能賺到錢 熊貓快餐
Daniel avatar
By Daniel
at 2020-03-24T06:19
謝謝你的分享! 收獲良多。 或許真的非modeling的DS
最後會不見,一來是因為tool成熟 二來是impact not eas
ily measurable。以這個為出發點的話,似乎做算法才能
生存下來。那現階段,SWE或許是不錯的選擇了。
Doris avatar
By Doris
at 2020-03-26T15:31
別閙了 哪個工作不會中年失業
Caroline avatar
By Caroline
at 2020-03-29T05:56
你會失業純粹是你做的東西不能賺錢

Data Scientist vs. Software Engineer

Jake avatar
By Jake
at 2019-12-29T11:51
※ 引述《deniel367 (dann)》之銘言: : 如題所示,我感覺我最近站在一個人生交叉點,是時候做出選擇... 但身邊較少人有相關 : 經驗,想請教板上前輩們�� ...

Data Scientist vs. Software Engineer

Irma avatar
By Irma
at 2019-12-28T10:15
如題所示,我感覺我最近站在一個人生交叉點,是時候做出選擇... 但身邊較少人有相關 經驗,想請教板上前輩們。 前言: 我目前就讀北美類似DS碩士� ...

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Ursula avatar
By Ursula
at 2019-12-28T05:45
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By Zanna
at 2019-12-27T07:03
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