NIE CHCE abyście podawali mi tutaj opis tych stanowisk. Chodzi mi o różnice w zakresie sposobu myślenia o problemie i metodyki jego rozwiązywania.
Wydaje mi się, że Full Stack Dev tworzy elementy(funkcjonalności) i składa je w całość. Natomiast Machine Learning szuka pewnych (nie)prawidłowości w bazie danych, następnie je optymalizuje poprzez np. sieci neuronowe.
Idąc tym tokiem myślenia, Machine Learning to praca polegająca na statystycznej analizie i optymalizacji danych. Natomiast Full Stack Dev to tworzenie, doskonalenie i rozwój funkcjonalości.
Co według Ciebie jest ciekawsze? bardziej pochłaniające i dlaczego? Data Science czy Full Stack Dev? precyzując, bierzemy pod uwagę pracę w tworzeniu i rozwoju fukcjonalności, a nie w utrzymanie.