导读
这好像是DS跳槽面最广的技能包，岗位最多。.1point3acres 还是说去跳到做LLM，agent，rag，evals，prompt engineering积累这方面经验？
【编辑部】这对你意味着什么
这是一亩三分地论坛上一位做ML较多的DS发的求职讨论帖，不是行业调查或招聘数据，文中“市面上大部分DS最看重case问题”只是发帖人这次跳槽面试的个人观察。对在美国考虑跳槽的DS读者来说，帖子的实际用处是提供一个自我盘点的角度：是补experimentation、casual inference，还是补LLM、agent、rag、evals、prompt engineering，以及做NLP方向之后再跳槽可以往哪里走。帖子里没有岗位数量、薪资或招聘趋势的数据，也没有给出结论，因此不能当作择业或转方向的依据，只适合当作同行讨论来参考。
大家觉得如果现阶段缺少experimentation和casual inference的经验（之前主要做ML modeling），有必要跳槽到这样的岗位去积累经验么？.1point3acres
还是说去跳到做LLM，agent，rag，evals，prompt engineering积累这方面经验？请问这些经验跟experimentation/casual inference哪个更重要呢？
最后是NLP，对文本数据的处理，目前感觉很少岗位会收硕士做NLP的DS，大家觉得如果做NLP方向的DS，未来再想跳槽，方向是什么呢？.
简单说就是master出身的5yoe DS(之前做ML比较多)，现阶段该补足 1) experimentation/casual inference 还是2) LLM/agent/rag/evals/prompt engineering + NLP呢？哪个技能对未来tech业界跳槽更有利呢？
谢谢！！
（来源：一亩三分地论坛·求职（非面经））
【编辑部】今日讨论
你现在的工作更常做experimentation、casual inference，还是LLM、agent、rag这类内容？如果准备跳槽，你会优先补哪一块，为什么？
