本人从研究生开始就在做语音识别（算是机器学习的一个小分支），从毕业到现已经工作了11年，经历了中厂（2年）→ 大厂（6年）→ startup（3年），所有职位都是在做语音识别。目前遇到的困境是LZ其实一直都不是一个ML/modeling person，而且LZ数学基础其实挺差的，一碰见公式就头疼，一看paper就犯怵，尤其怵deep learning算法（举个例子最简单的attention mechanism我尝试理解很多遍到现在也无法完全参透）。当初误打误撞进了这个行业，后来因为有相关经验所以找到的工作也都是同一方向。现在的困境是每次训练模型都会给自己带来巨大的心理压力，尤其是在烧了一个星期GPU之后发现模型效果不好，但又不知道该怎么改进的时候，简直要panic。LZ在这十年里其实一直很矛盾，一方面LZ的同学和同事几乎全都是MLE，所以自然而然觉得只有做MLE才是有前途的（可能也确实是有前途/钱途，根据现在LLM engineer的行情看）。另一方面我也慢慢发现其实自己可能真的搞不了ML，一是对数学的要求太高了，二是发现自己真的更向往做看得见摸得着的事情，对ML这种太过抽象的工作怎么也提不起兴趣。
最近赶上review season，一直在反思是不是应该转SDE。我觉得MLE和SDE最大的区别是SDE的活儿不存在“做不出来”的情况——只要加班就一定能做出来，这让人觉得很踏实，不像训练模型让人觉得惶惶不可终日。但好像大家都是从SDE跳MLE，很少有从MLE转SDE的情况。希望大家帮忙分析分析，谢谢了！