ds转码的一些考虑和问题

我又来了，之前问过ds转mle/de的相关问题，这两天思考后又有了些变化，想干脆直接从ds转sde算了，想来问问大家的建议。

地里有不少帖子讨论ds转sde的问题，比如这篇 instant.1point3acres.cn，还有讨论ds前景的instant.1point3acres.cn，我都看过，结合自身的情况，我是这样考虑的：

1. 个人做了一年半的ds，不过工作内容偏engineering，写pipeline， 写etl，觉得自己更擅长和喜欢写代码，对modeling和analytics的工作不是很有感觉。
2. 之前考虑转de/mle，但是其实是不同的方向，每个方向要深入准备的成本很高，想要面面俱到是不可能的，而且我确实不太了解每个方向深入进去的情况。
3. 还是从复习成本的角度考虑说，mle是sde+ml+system design，可能还需要nlp，dl或者cv方面expert的水平，目前能力有限，也没有时间精进了。
4. 刷题到350+后感觉有点手感，渐渐对刷题产生了兴趣，不排斥以后纯写代码。
5. mle/de都比较需要工作经验，自己确实没有好好做过；而且opening也没有sde多。
6. mle如果只focus在deploy model上，确实没有竞争力，sde的面广一点。

这几天也和小伙伴交流过很多，也看了很多经验分享，如果mle和de就是特殊的sde的话，想着何尝不直接先做general sde，然后慢慢学习big data或者mle的知识，再确定自己要走的方向。

想问下大家这样可不可行：
1. 先去大厂data/ml相关组做sde
2. 然后慢慢接触了解de/mle，再确定想深入研究的方向。

如果真的决定转sde，那重心肯定就转了：
1. 继续刷题，是否需要用java？目前一直在用python刷题
2. 之前的项目都是ml相关的，没有前端后端的经验，需要去做一些开发的项目吗？
3. 申请l4有没有希望，还是要从ng的级别开始做呢？

当然要是有合适的mle机会，自己还是想去尝试，只是看到很多mle的面经，有点望而却步。

在小公司做事，对大厂的运作实在没有想法，求大家不吝赐教。谢谢！！