随着人工智能和大数据的迅猛发展，机器学习（Machine Learning，简称ML）已成为科技行业的核心力量，尤其是在FAANG（Facebook、Apple、Amazon、Netflix、Google）等顶尖科技公司中，机器学习的应用无处不在。不同的机器学习岗位和团队类型在这些公司中承担着多样且关键的职责，对于正在寻求进入或转换机器学习领域的职业人士而言，理解这些细分角色和团队性质至关重要。本文将围绕FAANG里的机器学习团队与岗位类型，深入解析它们的职能分布、工作内容及面试流程，帮助读者透彻理解这一领域。 机器学习团队类型的分类标准 可以从两个维度来划分FAANG中的机器学习团队——基础设施（Infra）与机器学习核心技术（ML），以及研究（Research）与应用（Application）。基础设施与ML聚焦主要区分团队工作的重心所在，研究与应用则反映团队的终极目标和成果导向。基础设施团队多偏向于搭建和维护大规模机器学习系统所需的底层工具，例如数据采集流水线、模型训练框架、模型部署架构等。
FAANG中，Facebook 的 FBLearner团队、Google的TensorFlow Extended（TFX）团队和Uber的Michelangelo团队均为典型代表。它们并非直接专注于开发ML模型，而是打造可复用的、高效的机器学习平台和自动化工具，为下游的应用型团队提供支持。相反，重点聚焦ML模型优化的团队则致力于提升模型性能，如YouTube的推荐团队通过不断改进个性化推荐算法，提升用户观看时长；Instagram的Feed及Stories排名团队优化内容排序以增强用户满意度；Amazon的搜索相关团队努力提升查询理解和搜索结果的质量。许多团队在起步阶段兼具基础设施和应用双重性质，随着业务规模和复杂度提升，逐渐拆分为专门的基础设施团队和应用聚焦团队。 研究型团队与应用型团队之间的差距更显著。研究型团队以扩展学术前沿和理论创新为责任，著名的典型如Facebook AI Research (FAIR)、Google DeepMind以及Microsoft Research。
这些团队经常发表顶级学术论文、开源新算法工具，推动人工智能领域的新突破。研究工作往往具有较强的理论深度与实验特性。相比之下，应用型团队则以具体产品和业务指标为核心，聚焦机器学习技术的落地和优化。例如Facebook广告CTR优化团队，通过定制模型提升广告个性化投放效果；Netflix的个性化推荐团队聚焦内容的精准推送以增加用户黏性；LinkedIn的Feed排序团队致力于提升用户的互动和成长指标。 机器学习岗位类型及职责划分 在FAANG的ML团队中，机器学习工程师（MLE，Machine Learning Engineer）通常可以分为专职与通才两大类。ML专才（Specialists）专注于某一具体细分领域，如大型语言模型（LLM）、图像识别、自然语言处理或强化学习等，成为团队内该领域的权威专家，推动SOTA（State-of-the-Art）的技术应用和创新。
相对的，ML通才（Generalists）具备广泛的机器学习技能，能够在多种问题和场景中应用机器学习技术，即便不能达到绝对的顶尖水平，但保证能够完成80%左右的性能提升，特别适用于业务线较小、团队成员有限时担任唯一的MLE角色。不同的团队结构和业务需求决定了专才和通才各自的比例。偏基础设施的团队更青睐具备系统设计和工程能力的工程师，而应用型团队需要深刻理解产品背景并具备持续优化模型的经验。研究团队则倾向于有深度学术背景的博士或具有丰富论文发表的专家。 机器学习面试流程解析 不同类型的机器学习岗位对应的面试流程侧重点也各不相同，面试一般涵盖编码能力、机器学习知识和案例分析、ML系统设计、团队匹配度等环节，但每部分所占比重受岗位与团队性质影响明显。对于基础设施相关岗位，面试更多考查软件工程能力、分布式系统设计和MLOps管道设计，旨在考察候选人的工程架构思维与基础环境构建能力，往往对建模知识的要求相对较低。
应用型岗位的面试重点则放在ML端到端流程的理解上，包括问题定位、特征工程、模型训练与优化、评估和线上测试，以及对模型部署和实验设计的了解。研究型岗位面试更注重学术深度，测试候选人在某个细分领域的专业水平，以及对最新研究文献的理解和创新思维，甚至包含白板证明和论文讨论。 通才MLE岗位的面试呈现宽广但适度深入的特点，被期待具备多种基础技能，推动初步系统搭建，能够权衡常见技术方案的优劣，通晓特征选择、训练数据处理、模型评估与实验设计等多个环节。专才MLE岗位则侧重深入，有能力复现和优化领域最新技术，精通特定模型的架构、调优及性能提升，不过对团队之外的其他环节可能涉猎较浅。机器学习系统设计面试徘徊于这两者之间，评估候选人在实际工程中如何权衡业务需求、数据采集与偏差、特征选择、模型设计及实验策略。体现出广度与深度的平衡，是多数学员重点准备的环节。
如何从工程师转型到FAANG机器学习岗位 FAANG对非机器学习专业背景的软件工程师并不排斥，反而提供多重途径鼓励人才进阶机器学习领域。典型的路径是先凭借原有技能加入大厂，在公司内部寻找ML相关的岗位或团队机会。很多公司内置有ML辅助岗位，比如数据处理、特征工程或离线分析，这些岗位对SQL、数据流水线框架等技能要求高，同时涉及ML下游环节。安卓系统开发工程师可以考虑加入语音识别或文本预测团队，从周边涉猎切入ML。逐渐积累项目经验和技术视野后，主动承担更多ML相关任务，如模型评估、A/B测试或简单模型的迭代，配合导师或经理争取更多正式ML职责。在此过程中，积极学习机器学习理论与实践，利用内部资源和学习平台快速成长。
获得一定经验和影响力后，可以尝试转岗或跳槽至更加专注的ML团队。 在FAANG生涯中，频繁换团队成为常态。每次跳槽都是探索不同ML团队专长、研究与应用侧重的机会，帮助培养更加多元的机器学习技能栈。多团队历练也帮助决定未来是走通才发展路线还是专才深化路线。 总结来说，FAANG中的机器学习岗位繁多且层次丰富，从基础设施设计到模型创新应用，从研究到产品落地，均有各自独特职责和技术要求。求职者应结合自身兴趣、专长与职业规划，理性选择团队及角色，精准准备不同类型岗位的面试环节。
充分理解每种团队和岗位的价值定位，有助于在激烈的竞争中脱颖而出，实现机器学习职业的长远发展。
